LLAMA 2大模型本地部署流程 最近在写大模型的论文,导师说让用llama2试试,平台为Windows,GPU是一张4090 24GB。 本文默认已安装有python 3.10.9和git工具。 因为llama 2下载需要meta授权,因此需要先前往huggingface… 异灵术好兄弟庞统 Llama 3 使用方法以及模型下载教程 Mr.nobody 首发!Llama3纯本地部署攻略!中文...
pip install git+https://github.com/huggingface/transformerscd transformerspython convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir /path/to/downloaded/llama/weights --model_size 7B --output_dir models_hf/7B 现在,我们得到了一个Hugging Face模型,可以利用Hugging Face库进行微调了! 3. 运行微调笔记本: ...
use_flash_attention =False# COMMENT IN TO USE FLASH ATTENTION# replace attention with flash attention# if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8:# from utils.llama_patch import replace_attn_with_flash_attn# print("Using flash attention")# replace_attn_with_flash_attn()# use_flash_at...
5. HuggingFace Space by ysharma https://huggingface.co/spaces/ysharma/Explore_llamav2_with_TGI 6.Your Own Local LLaMa 2 via https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/models/llms/integrations/llamacpp https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-GGML/blob/main/llama-2-7b.ggmlv3...
2. 将模型转换为Hugging Face支持的格式 复制 pip install git+https://github.com/huggingface/transformerscd transformerspython convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir /path/to/downloaded/llama/weights --model_size 7B --output_dir models_hf/7B ...
通过Peft对LLM的部分进行微调,仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。peft库是一个HuggingFace库,它提供了这些微调方法,这是一个可以追溯到2023年1月的新库。在本文中我们将使用QLoRA,这是一种用于量化llm的低秩自适应或微调技术。
!pip install -q peft==0.4.0 bitsandbytes==0.40.2 transformers==4.31.0 trl==0.4.7 我们必须首先安装accelerate, peft, bitsandbytes, transformers和trl。除了transformers,其他的库都很陌生 transformers是这里最古老的库,PyPI上最早的版本(2.0.0)可以追溯到2019年。它是huggingface发布的库,可以快速访问文本...
LLaMA 2 was pretrained on 2 trillion tokens. April 2024: Meta releases Llama 3 models. These models range from 8B to 70B parameters. LLaMA 3 was pretrained on 15 trillion tokens. For more information on Llama 2 consider reading the Huggingface tutorial. As a quick summar...
目前,模型和代码都已在HuggingFace和GitHub上发布。 只需添加两个组件 这个方法名叫CEPE,全称“并行编码上下文扩展(Context Expansion with Parallel Encoding)”。 作为轻量级框架,它可用于扩展任何预训练和指令微调模型的上下文窗口。 对于任何预训练的仅解码器语言模型,CEPE通过添加两个小组件来实现扩展: ...
trl是另一个HuggingFace库,trl其实是自2021年发布的,但是在2023年1月才被人们热传。TRL是Transformer Reinforcement Learning的缩写也就是Transformer强化学习。它提供了在训练和微调LLM的各个步骤中的不同算法的实现。包括监督微调步骤(SFT),奖励建模步骤(RM)和近端策略优化(PPO)步骤。trl也将peft作为一个依赖项,所以...