现有的modelfile中没有SYSTEM指令,但添加它很容易。 自定义模型 创建我们的新modelfile 好的,现在我们知道我们将使用哪些定制,我们可以为我们的新LLM构建一个新的modelfile,基于现有的Llama2模型。为此,您只需要您最喜欢的文本编辑器。无论它是什么,使用它创建一个名为Modelfile(无扩展名)的新空白文件,然后将以下...
在通用中文语料上训练了基于sentencepiece的中文词表并与原版LLaMA2模型的32K词表进行合并得到新的tokenizer.model python merge_tokenizers.py \ --llama_tokenizer_dir llama_tokenizer_dir \ --chinese_sp_model_file chinese_sp_model_file # 参数解释 llama_tokenizer_dir:指向存放原版LLaMA tokenizer的目录 chines...
curl http://localhost:11434/api/chat-d '{"model":"llama2-chinese:13b","messages":[{"role":"system","content":"以海盗的口吻简单作答。"},{"role":"user","content":"天空为什么是蓝色的?"}],"stream":false}' 其中role为system的消息即为系统提示词,跟Modelfile里面的SYSTEM下面的定义差不多...
Scale AI的团队在一篇博文中，具体介绍了Llama 2的微调方法。from llmengine import FineTuneresponse = FineTune.create( model="llama-2-7b", training_file="s3://my-bucket/path/to/training-file.csv",)print(response.json())数据集 在如下示例中，Scale使用了Science QA数据集。这是一个由多项...
这行代码检查`model_path`是否是一个有效的文件路径。self.sp_model = SentencePieceProcessor(model_file...
例如,前面上手时用的是 Llama2-Chinese 模型 7B 参数量 4bit 量化版。如果有 16GB 的内存,就可以考虑运行 13B 参数量版本。 如何操作呢?Ollama 采取了与 Docker 组织镜像相似的方案,使用模型名加上标签的形式(model:tag)来确定具体的模型版本,不加标签时默认为latest,通常对应 7B 参数量 4bit 量化版。而如果...
运行ln -h ./tokenizer.model ./llama-2-7b-chat/tokenizer.model,创建在下一步的转换时需要使用的 tokenizer 的链接。 转换模型权重,以便与 Hugging Face 一起运行: 代码语言:javascript 复制 TRANSFORM=`python -c"import transformers;print ('/'.join (transformers.__file__.split ('/')[:-1])+'/m...
创办Scale AI初创公司的华人CEO Alexandr Wang表示,自家公司开源的LLM Engine,能够用最简单方法微调Llama 2。 Scale AI的团队在一篇博文中,具体介绍了Llama 2的微调方法。 from llmengine import FineTuneresponse = FineTune.create(model="llama-2-7b",training_file="s3://my-bucket/path/to/training-file.csv...
运行ln -h ./tokenizer.model ./llama-2-7b-chat/tokenizer.model,创建在下一步的转换时需要使用的 tokenizer 的链接。 转换模型权重,以便与 Hugging Face 一起运行: TRANSFORM=`python -c"import transformers;print ('/'.join (transformers.__file__.split ('/')[:-1])+'/models/llama/convert_llama...
运行ln -h ./tokenizer.model ./llama-2-7b-chat/tokenizer.model,创建在下一步的转换时需要使用的 tokenizer 的链接。 转换模型权重,以便与 Hugging Face 一起运行: TRANSFORM=`python -c"import transformers;print ('/'.join (transformers.__file__.split ('/')[:-1])+'/models/llama/convert_llama...