torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \ --ckpt_dir llama-2-7b-chat/ \ --tokenizer_path tokenizer.model \ --max_seq_len 512 --max_batch_size 4 4 回答体验 如果你输入中文给他,他虽然能够理解你的意思,但是还是很固执的回复你英文。猜测是因为训练集中只有少量的中文导致。 比...
在IDP的cell中运行如下代码,即可和LLaMA对话,接收LLaMA的回答啦! 对于7B模型: TARGET_FOLDER=.. torchrun --nproc_per_node 1 example.py --ckpt_dir $TARGET_FOLDER/7B --tokenizer_path $TARGET_FOLDER/tokenizer.model 对于13B模型: TARGET_FOLDER=.. torchrun --nproc_per_node 2 example.py --ckpt_di...
所以为了在本地运行,我们将使用最小版本的LLaMA,也就是LLaMA 7B。虽然它是最小的版本,但是LLaMA 7B也提供了很好的语言处理能力,我们能够高效地实现预期的结果。 为了在本地CPU上执行LLM,我们使用GGML格式的本地模型。这里直接从Hugging Face Models存储库直接下载bin文件,然后将文件移动到根目录下的models目录中。
python3 convert-pth-to-ggml.py models/7B/ 1 第一个参数是模型所在目录，第二个参数为转换时使用...
Llama-7B:最小的模型,拥有 70 亿个参数。适用于资源匮乏的设备和应用程序。 Llama-14B:具有 140 亿个参数的中型模型。适用于通用应用程序和任务。 Llama-28B:具有 280 亿个参数的大型模型。适用于高性能应用和任务。 Llama-56B:一个非常大的模型,拥有 560 亿个参数。适用于需要更多复杂性和多样性的高级应用程...
考虑到LLaMA的卓越功能,我们选择利用这种强大的语言模型来实现我们的目的。具体来说,我们将采用最小版本的LLaMA,称为LLaMA 7B。即使在这种缩小的尺寸下,LLaMA 7B也提供了重要的语言处理能力,使我们能够高效地实现预期的结果。 官方研究论文:LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models ...
在这个前提下,追随者之中,开源AI无疑是最有竞争力的一支力量。在开源社区的支持下,开源模型的迭代速度比想象地更快。以 Llama2 本身所欠缺的中文语料为例,仅在 Meta 开源 Llama2 次日,开源社区首个能下载、能运行的开源中文 Llama2 模型「Chinese Llama 2 7B」就出现了。
Llama-2–7B-Chat模型是我们目标场景的理想选择,因为它专为对话和问答而设计。 该模型包含了部分用于商业用途的授权。这是因为经过微调的Llama-2-Chat模型使用了公开可用的指令数据集和超过100万个人的注释。 Quantized Format(8-bit) 考虑到内存限制,8-bit GGML版本是合适的,因为它只需要9.6GB的内存大小。
Alpaca模型是一种指令遵循语言模型,由LLaMA 7B模型在52K指令遵循演示中微调而成。它是由斯坦福基础模型研究中心(CRFM)开发的。Alpaca的创造者是Rohan Taori、Ishaan Gulrajani、Tianyi Zhang、Yann Dubois、xuchen Li、Carlos Guestrin、Percy Liang和Tatsunori B. Hashimoto。用户可以在该团队创建的网站页面上找到关于该...