国内已经开源的中文LLAMA2 ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2 (支持百度云盘,谷歌网盘,hugging_face下载) 从0开始微调LLama2系列 (2) : 运行一下llama2 - 知乎 (zhihu.com) 另外huggingface加速的技巧: xieincz/huggingface-go: huggingface-go : 加速下载 huggingface 的模型和数据集 (github.com) AI快站 -...
在开始下载Llama2模型之前,你需要导入所需的库。在Python脚本或Jupyter Notebook中,使用以下代码导入Hugging Face库和其他必要的库: fromtransformersimportLlama2Tokenizer,Llama2ForSequenceClassification 1. 这将导入Llama2Tokenizer和Llama2ForSequenceClassification类,用于处理文本数据和加载Llama2模型。 步骤3:下载Llama2...
我们首先使用AutoModelForSequenceClassification类和AutoTokenizer类来下载LLAMA2模型,然后使用pipeline类来对文本进行分类。 通过使用Hugging Face库,我们可以轻松地获得强大的预训练模型,提高NLP任务的效果。希望本文对你理解和使用Python Hugging Face下载LLAMA2模型有所帮助。 erDiagram LLAMA2 ||--o{ AutoModelForSequen...
可以选择Llama-2-7b、Llama-2-7b-chat、Llama-2-13b、Llama-2-13b-chat、Llama-2-70b、Llama-2-70b-chat。直接回车默认下载所有模型。 下载完成后,不同的模型都存在不同的文件夹里。每个文件夹都有一个params.json,包含关于该模型的细节。比如: 2.3.2 、Hugging Face下载 模型下载地址:huggingface.co/meta-...
通常,你会看到与模型相关的配置文件、权重文件等。 结语 通过以上步骤,我们可以优雅地下载Hugging Face上的Llama2模型。在实际应用中,你还可以根据自己的需求调整下载参数,例如选择下载不同版本的模型、指定不同的保存路径等。希望本文能够帮助你更好地利用Hugging Face平台上的丰富资源,提升NLP任务的效率和效果。
今天，Meta 发布了 Llama 2，其包含了一系列最先进的开放大语言模型，我们很高兴能够将其全面集成入 Hugging Face，并全力支持其发布。Llama 2 的社区许可证相当宽松，且可商用。其代码、预训练模型和微调模型均于今天发布了🔥。通过与 Meta 合作，我们已经顺利地完成了对 Llama 2 的集成，你可以在 Hub 上找到...
好消息是，在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。该模型名为「Chinese Llama 2 7B」，由国内 AI 初创公司 LinkSoul.Al 推出。仅仅两周时间，该项目在 Hugging Face 上收获过万次下载，并在 GitHub 上获得了 1200 Stars。据项目介绍，Chinese-Llama...
好消息是,在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日,开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。该模型名为「Chinese Llama 2 7B」,由国内 AI 初创公司 LinkSoul.Al 推出。 仅仅两周时间,该项目在 Hugging Face 上收获过万次下载,并在 GitHub 上获得了 1200 Stars。
中文版 Llama2 开源大模型创下社区「首个」 好消息是,在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日,开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。该模型名为「Chinese Llama 2 7B」,由国内 AI 初创公司 LinkSoul.Al 推出。 仅仅两周时间,该项目在 Hugging Face 上收获过万次下载,并在 GitHub 上获...
Hugging Face了解一下 现在可以远程了,那么我们就开始准备大模型,那么大模型从那里来呢?于是就有了这个Hugging Face 官网地址:https://huggingface.co/ Hugging Face 不仅是一个名字,它更象征着 AI 技术的民主化。想象有一个地方,AI 开发就像在 GitHub 上一样简易和互助,这就是 Hugging Face 的基本理念。由于 ...