pip install transformershuggingface-cli login 下面是如何使用 transformers 进行推理的代码片段:from transformers import AutoTokenizerimport transformersimport torchmodel = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model...
huggingface-cli login 下面是如何使用transformers进行推理的代码片段: from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch model = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model,torch_dtyp...
huggingface-clilogin 下面是如何使用transformers进行推理的代码片段: fromtransformersimportAutoTokenizer importtransformers importtorch model ="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model, torch_dtype=torch....
huggingface-cli login 下面是如何使用transformers进行推理的代码片段: fromtransformersimportAutoTokenizerimporttransformersimporttorch model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model)pipeline=transformers.pipeline("text-generation",model=model,torch_dtype=torch.float16,device_ma...
第二步,用pip install transformers安装 HuggingFace Library。 第三步,在命令行中运行huggingface-cli login,设置你的 API Token。 在这里插入图片描述 Llama2 示例代码 # 导入必要的库fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM# 导入HuggingFace API Tokenimportosos.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN']...
HuggingFace 社区成员重新编写了 HuggingFace Transformers 的部分代码,使其对 Llama 模型更加节省内存、更...
LLM-LLaMA:使用Huggingface提供的脚本文件,对原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的格式在当今的自然语言处理(NLP)领域,转换模型格式是常见的工作流程之一。LLM-LLaMA是一个知名的预训练语言模型,而Huggingface是一个广受欢迎的NLP工具库。本文将重点介绍如何使用Huggingface提供的脚本文件,将原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的...
首先,我们需要导入Hugging Face的Transformers库,并加载Llama-2模型。然后,我们可以使用模型的generate()函数来生成文本。 python from transformers import Llama2Tokenizer, Llama2ForCausalLM # 加载模型和分词器 tokenizer = Llama2Tokenizer.from_pretrained("llama-2") model = Llama2ForCausalLM.from_pretrained("...
将llama文件夹下的tokenizer.model文件复制到llama-2-7b-chat文件夹中 修改llama-2-7b-chat文件夹名为7B 下载权重转换脚本(https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py),最后执行权重转换命令: python path_to_your_convert_llama_weights...
本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调,生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2,进行快速训练,以完成特定任务。一些知识点 llama2相比于前一代,令牌数量增加了40%,达到2T,上下文长度增加了一倍,并应用分组查询注意(GQA)技术来加速在较重的70B模型上的推理。在...