llama3 技术推理角度的总结: 1. 模型结构: Llama 3 中依然选择了相对标准的纯解码器 decoder-only transformer 架构,模型结构上和 Llama 2 相比几乎没变化。在 Llama 2 中只有 34B,70B 使用了分组查询注意 (GQA),为了提高模型的推理效率,Llama 3 所有模型都采用了 GQA。 2. 分词器:和 Llama 2 不同的是,...
#with CPU onlypython -m llama_cpp.server --host0.0.0.0--model .\model\Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q2_K.gguf --n_ctx2048 #If you have a NVidia GPUpython -m llama_cpp.server --host0.0.0.0--model .\model\Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q2_K.gguf --n_ctx2048--n_gpu_layers28 这将启动...
另外注意这里 padding_side='left',如果不是的话需要设置 tokenizer.padding_side='left',即批量填充的时候从左边开始填充,这对于 decoder-only 的模型做生成任务是必要的,因为我们本质上做的是 next token prediction,如果 pad 挡在了生成序列的右边,会影响到模型生成。 # 假设 pad_token 就是 eos_token() # ...
另外注意这里 padding_side='left',如果不是的话需要设置 tokenizer.padding_side='left',即批量填充的时候从左边开始填充,这对于 decoder-only 的模型做生成任务是必要的,因为我们本质上做的是 next token prediction,如果 pad 挡在了生成序列的右边,会影响到模型生成。 # 假设 pad_token 就是 eos_token() # ...
为了全面测试这些模型,我选择使用 Python 库Llama-cpp[3] 进行测试,该工具的一大优点在于其既能适应 CPU 环境,也能在 GPU 上高效运行。我们需要并行运行两个 LLM。好消息是,无论是 7B 还是 8B 的模型,都能在 Google Colab 的 16GB GPU 环境中顺畅运行。然而,当面对 70B 参数级别的庞大模型时,我们不得不退...
为了全面测试这些模型,我选择使用 Python 库Llama-cpp[3] 进行测试,该工具的一大优点在于其既能适应 CPU 环境,也能在 GPU 上高效运行。我们需要并行运行两个 LLM。好消息是,无论是 7B 还是 8B 的模型,都能在 Google Colab 的 16GB GPU 环境中顺畅运行。然而,当面对 70B 参数级别的庞大模型时,我们不得不退...
解决安装 ollama 在 wsl2 中报 WARNING: No NVIDIA/AMD GPU detected. Ollama will run in CPU-only mode.问题 首先要确保wsl2 版的 cuda 环境已经安装 [非必须]如果已安装了环境但是nvidia-smi找不到,可能是未加入环境变量,请将它的路径/usr/lib/wsl/lib加入 PATH...
Text-only LLaMA 🦙 LLaMA 2 🦙🦙 LLaMA 3 🦙🦙🦙 Mistral 7B Mixtral MoE DBRX Falcon Chinese LLaMA / AlpacaandChinese LLaMA-2 / Alpaca-2 Vigogne (French) BERT Koala Baichuan 1 & 2+derivations Aquila 1 & 2 Starcoder models ...
其实我们可以将这篇论文的重点简单的理解为,如何将一个decoder-only的模型快速并且无损的转换成一个encoder-only模型。 LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法,用于将仅解码器的大型语言模型(LLM)转换为强大的文本编码器。这种方法包括三个简单的...
TARGET_CKPT_PATH=$3 目标Checkpoint路径。 TP=$4 模型并行度。 PP=$5 流水并行度。 mg2hf=$6 是否执行mcore2hf转换。 CHECK=$7 测试转换前后模型逐层输出是否一致。 CHECK_ONLY=$8 仅检测模型输出,不进行转换。 PR=$9 精度设置,取值如下: