Hugging Face上的集成情况 Hugging Face一直致力于推动人工智能的开源和民主化。此次与Meta合作,顺利完成了对Llama 2的集成,为开发者们提供了便捷的访问和使用途径。 在Hugging Face平台上,你可以找到12个开放的Llama 2模型,包括3个基础模型和3个微调模型,每个模型都有两种checkpoint可供选择:Meta的原始checkpoint和tran...
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...
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 12 个开放模型(3 个基础模型以及 3 个微调模型,每个模型都有 2 种 checkpoint: 一个是 Meta 的原始 checkpoint,一个是transformers格式的 checkpoint)。以下列出了 Hugging Face 支持 Llama 2 的主要工作: Llama 2 已入驻 Hub:...
欢迎来尝试所有本次提交的 AI 小游戏:https://itch.io/jam/open-source-ai-game-jam/entries如果想获取 Hugging Face 的最新资讯,也欢迎关注我们的小红书账号:@Hugging Facehttps:hf.link/xhs Llama 2 登陆 Hugging Face Meta 刚刚发布了LLaMa2 并将模型发布在了 Hugging Face Hub 现在的模型单元和开源 LLM 榜...
你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI,也可以直接使用 Hugging Face 的推理终端。如果要用推理终端部署 Llama 2 模型,请登录模型页面并单击Deploy -> Inference Endpoints菜单。 要推理 7B 模型,我们建议你选择 “GPU [medium] - 1x Nvidia A10G”。
接下来,我们以Llama2模型为例,介绍如何优雅地下载它。 步骤一:安装huggingface_hub库 在命令行中执行以下命令,安装huggingface_hub库: pip install huggingface_hub 步骤二:登录Hugging Face平台 在Python脚本或命令行中,使用huggingface-cli login命令登录Hugging Face平台。这将使你在接下来的下载过程中能够使用之前生成...
步骤1:安装Hugging Face库 首先,你需要安装Hugging Face库。打开终端或命令提示符,并执行以下命令: pipinstalltransformers 1. 这将会安装Hugging Face库,它包含了下载Llama2模型所需的功能。 步骤2:导入所需的库 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Hugg...
然而,特别关注对话场景的 Llama 2-Chat 才真正展示了这项技术的颠覆潜力。与 OpenAI 的旗舰模型 ChatGPT 相比,Llama 2-Chat 的表现凸显了这种能力。事实上,在多个效用和安全性的基准测试中,Llama 2-Chat 在大多数开放模型中表现出色。这种竞争无疑可以刺激人工智能对话领域的进一步发展。现在,语言模型的领先者之间...
2.2 从“Model Choice” 字段中选择你想要训练的 LLM,你可以从列表中选择模型或直接输入 Hugging Face 模型卡的模型名称,在本例中我们使用 Meta 的 Llama 2 7B 基础模型,你可从其模型卡处了解更多信息。(注意: LLama 2 是受控模型,需要你在使用前向 Meta 申请访问权限,你也可以选择其他非受控模型,如 Falcon)...
这篇博客是一篇来自 Meta AI,关于指令微调 Llama 2 的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集,有了它,我们则可以使用自己的指令来微调 Llama 2 基础模型。 目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。这么做背后的逻辑是,模型如此就可以由其他人生成自己的指令数据集。这在当想开发私人个性化定制模型,如发送推特、...