快速开始提供的llama-2-7b-chat-hf来源于HuggingFace提供的Llama-2-7b-chat模型,它也是主要基于Transformer架构的大语言模型,使用多种混合的开源数据集进行训练,因此适合用于绝大多数的英文非专业领域场景。我们可以通过PAI快速开始将此模型直接部署到PAI-EAS,创建一个推理服务。 1、部署模型 通过模型详情页面的的部署...
部署llama2-7b-chat-hf模型(CPU版本)需要按照以下步骤进行: 获取模型:首先,您需要从GitHub上获取llama2-7b-chat-hf模型的代码仓库。可以使用git clone命令来克隆或下载代码仓库,例如:git clone <repository_url>。请将<repository_url>替换为实际的代码仓库URL。 安装依赖:进入代码仓库所在的文件夹,然后执行安装依赖...
docker run --rm \ --name tgi \ --runtime=nvidia \ --gpus all \ -p 5001:5001 \ -v /home/kevin/models:/data \ ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:0.9.3 \ --model-id /data/Llama-2-7b-chat-hf \ --hostname 0.0.0.0 \ --port 5001 \ --dtype float16 \ --sharded f...
部署HF的应用到阿里云,应用地址:https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/llama-2-7b-chat git clone后的文件: [图片上传失败...(image-5bb143-1705841574674)] 在阿里云PAI,申请DSW使用期GPU资源。 [图片上传失败...(image-a8dcd4-1705841741227)]...
如GPEQ论文所示,量化方法可以在减少VRAM使用的情况下保持质量,但如果CPU和GPU之间的数据传输成为瓶颈,Llama 2 7b的运行效率将面临风险。鉴于LLaMA模型可以在消费者级硬件上运行,并通过微调实现ChatGPT级性能,因此优化系统架构以支持模型的需求而不影响响应能力至关重要。为了缓解CPU卸载的潜在问题,开发人员应该考虑优化...
The error is as below: Traceback (most recent call last): File "/home/jwang/ipex-llm-jennie/python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/llama2/./generate.py", line 65, in output = model.generate(input_ids, File "/root/anaconda3/envs/jiao-llm/lib/python3.9/site-packages/...
首先是基于模型的评估结果。下图 11 报告了不同 SFT 和 RLHF 版本在安全性和有用性方面的进展，其中通过 Meta 内部的安全性和有用性奖励模型进行评估。再来看人类评估结果。如下图 12 所示，Llama 2-Chat 模型在单轮和多轮提示方面均显著优于开源模型。特别地，Llama 2-Chat 7B 在 60% 的提示上优于 MPT-...
LLAMA的懒人包: 链接: https://pan.baidu.com/s/1xOw8-eP8QB--u6y644_UPg?pwd=0l08 提取码:0l08 模型来源:elinas/llama-7b-hf-transformers-4.29 模型来源(LoRA):ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 侵权请通知作者删除 也可以进我的群下载哦:904511841 ...
I would like to propose the integration of a novel model, "Llama-2-7b-chat-hf_2bitgs8_hqq," available on Hugging Face. This model represents an innovative approach to quantization, employing a 2-bit quantized version of Llama2-7B-chat, enhanced with a low-rank adapter (HQQ+), to ...
对于元奖励迭代,实验利用2万个提示,由Llama-2-70B-Chat经过8-shot提示生成。 如上图所示,训练所用的提示在分布上更接近AlpacaEval数据集,而Arena-Hard的提示集中分布于训练提示的一个子集。 对于每次迭代,实验从该种子集中抽取5,000个提示,总共进行四次迭代。