HuggingFace H4团队打造的开源模型Zephyr-7B,鲨疯了。 其底层模型是前段时间爆火、由有着“欧洲OpenAI”之称的Mistral AI打造的开源大模型Mistral-7B。 要知道,Mistral-7B发布不到2周,各种微调版本相继现世,大有Llama刚发布时迅速出现各种“羊驼”之风。 而Zephyr能够在各变种中脱颖而出,关键是团队在Mistral的基础上...
见https://github.com/baichuan-inc/baichuan-7B 上标说明: 0:重新复现 1:https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard2:https://paperswithcode.com/sota/multi-task-language-understanding-on-mmlu 5 预测推理 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer #模型输出:从代码...
通过pip进行安装huggingface_hub pip3installhuggingface_hub 然后就可以直接在代码中调用,下面的代码也是举例子,具体的参数在使用时可以取查询一下 from huggingface_hubimportsnapshot_downloadsnapshot_download(repo_id="tatsu-lab/alpaca_eval", repo_type='dataset') 或者也可以通过huggingface-cli 命令行进行下载模...
HuggingFace H4团队打造的开源模型Zephyr-7B,鲨疯了。 其底层模型是前段时间爆火、由有着“欧洲OpenAI”之称的Mistral AI打造的开源大模型Mistral-7B。 要知道,Mistral-7B发布不到2周,各种微调版本相继现世,大有Llama刚发布时迅速出现各种“羊驼”之风。 而Zephyr能够在各变种中脱颖而出,关键是团队在Mistral的基础上...
HuggingFace创始人表示,「小模型周」来了! 卷!继续卷!所以苹果这次发布的小模型究竟有多能打? 效果直逼Llama 3 8B 有多能打先不说,先来看Hugging Face技术主管刚“拆箱”的模型基础配置。 总结下来就是: 7B基础模型,在开放数据集上使用2.5T tokens进行训练 ...
通过termux tailscale huggingface 来手把手一步一步在手机上部署LLAMA2-7b和LLAMA2-70b大模型,前言首先截图一下我的小米手机的配置我这个配置其实一般,当时主要为了存储空间大,而我对配置要求又不高,买的。在手机上安
HuggingFace H4团队打造的开源模型Zephyr-7B,鲨疯了。 其底层模型是前段时间爆火、由有着“欧洲OpenAI”之称的Mistral AI打造的开源大模型Mistral-7B。 要知道,Mistral-7B发布不到2周,各种微调版本相继现世,大有Llama刚发布时迅速出现各种“羊驼”之风。
使用llama-2-7b-hf模型无需进行模型转换,当选择llama-2-7b模型需要将llama-2-7b模型转换为HuggingFace 格式。 使用huggingface transformers提供的脚本convert_llama_weights_to_hf.py,将原版llama模型转换为HuggingFace格式。 同时需要将原版llama-2-7b的tokenizer.model放在--input_dir指定的目录,其余文件放在${input_...
HuggingFace已经将LoRA封装到了PEFT中(Parameter-Efficient Fine-Tuning),PEFT库可以使预训练语⾔模型⾼效适应各种下游任务,⽽⽆需微调模型的所有参数,即仅微调少量模型参数,从⽽⼤⼤降低了计算和存储成本。 历史: Alpaca率先带动self-instruct,启发后续的人也采用提示GPT API的方式生成数据,...
HF 上的 Code Llama 模型:https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-7b-hf codellama-13b-chat:https://huggingface.co/spaces/codellama/codellama-13b-chat Code Llama in Hugging Chat:https://huggingface.co/chat/conversation/6583dedbf6ea513f3a1624b5...