它提供了8B和70B两个版本,8B版本最低仅需4G显存即可运行,可以说是迄今为止能在本地运行的最强LLM。 虽然LLaMa3对中文支持不算好,但HuggingFace上很快出现了各种针对中文的微调模型,本文将从零开始介绍如何在本地运行发布在HuggingFace上的各种LLaMa3大模型。 准备环境 本文的演示环境是Mac M116G内存,自备科学上网工具...
HuggingFace凭据(可选,用于保存微调后的模型)以及Llama3访问权限,可以按照模型说明卡片上的指示获得; 一个免费的GroqCloud账户(可通过Google账户登录)和相应的API密钥。 工作区设置 在这个项目中,我使用了配置了A100 GPU和高RAM的Google Colab Pro。 我们首先安装所有必需的库: !pip install -qgroq!pip install -U...
chat-uihttps://github.com/huggingface/chat-uitext-generation-inferencehttps://github.com/huggingface/text-generation-inference Llama 3.1 405B 的 FP8、AWQ 和 GPTQ 量化 Meta 创建了Llama 3.1 405B 的官方 FP8 量化版本，精度损失最小。为实现这一目标，FP8 量化仅应用于模型的主要线性运算符，例如 F...
Hugging Face PRO 用户现在可以访问独家 API 端点,托管 Llama 3.1 8B Instruct、Llama 3.1 70B Instruct 和 Llama 3.1 405B Instruct AWQ,由text-generation-inference提供支持。所有版本都支持 Messages API,因此与 OpenAI 客户端库兼容,包括 LangChain 和 LlamaIndex。 注意: 使用pip install "huggingface_hub>=0....
项目已在GitHub上开源，量化模型也已登陆HuggingFace。具体来看实证结果。轨道1：训练后量化 表1和表2中分别提供了LLaMA3-8B和LLaMA3-70B在8种不同的PTQ方法下的低比特性能表现，覆盖了从1比特到8比特的广泛比特宽度。1.低比特权重 其中，Round-To-Nearest (RTN) 是一种基本的舍入量化方法。GPTQ是当前最有效率...
Llama3-8B-Chinese-Chat 是第一个基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型通过 ORPO 专门针对中文进行微调的中文聊天模型。项目作者是清华大学自动化系 LEAP 实验室三年级博士生王慎执，导师为宋世济教授和黄高教授。项目链接：https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat?continueFlag=5a1e5d88eed...
4.43 版:https://github.com/huggingface/transformers/tags 几个细节: Transformers 默认以 bfloat16 加载模型。这是 Meta 发布的原始检查点使用的类型,因此这是确保最佳精度或进行评估的推荐方法。 助手响应可能以特殊 token<|eot_id|>结尾,但我们还必须在找到常规 EOS token 时停止生成。我们可以通过在eos_token...
Llama3目前在自己的官网和huggingface上,模型已经上架: https://llama.meta.com/llama3/ 而且还是meta的老规矩,虽然写的是特定条件下商业使用(月活不得超越7亿),但是基本等于完全免费商用了。 这次开源了2个模型,8B和70B。 然后就是大模型的传统艺能:跑分。
此外,还发布了基于 Llama 3 8B 微调后的最新 Llama Guard 版本——Llama Guard 2。Llama Guard 2 是为生产环境设计的,能够对大语言模型的输入 (即提示) 和响应进行分类,以便识别潜在的不安全内容。 与Llama 2 相比,Llama 3 最大的变化是采用了新的 Tokenizer,将词汇表大小扩展至 128,256 (前版本为 32,000...
https://arxiv.org/abs/2407.14679https://github.com/NVlabs/Minitronhttps://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Basehttps://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Depth-Base 参考链接：https://developer.nvidia.com/blog/how-to-prune-and-distill-llama-3-1-8b-to-an-...