--base_model /seu_share/home/qiguilin/220224345/LLaMA-7B/llama_hf_7b \ --lora_model /seu_share/home/qiguilin/220224345/LLaMA-7B/chinese-llama-plus-lora-7b \ --output_type huggingface --output_dir /seu_share/home/qiguilin/220224345/LLaMA-7B/7b-chinese-llama-output-dir-new 运行结果的文件...
这是原始格式的 LLama 模型参数,不能直接用 transformers 库调用。HuggingFace也提供了带后缀 -hf 的模型,但是申请之后不会立刻批复。如果想手动转换的话,可以用配套脚本convert_llama_weights_to_hf.py。 以下是我的转换命令: python convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir llama-2-7b/ --model_size 7...
llama-7b模型大小大约27G,本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。 1、模型和数据准备 使用的大模型:https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf,已经是float16的模型。 微调数据集:https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_a...
For this tutorial, we are using the Llama2-7B HuggingFace model with pre-trained weights. Clone the repo of the model with weights and tokenshere. You will need to get permissions for the Llama2 repository as well as get access to the huggingface cli. To get access...
通过huggingface-cli下载大模型 huggingface-cli download TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False 下载完毕后,准备代码,例如代码文件为main.py fromllama_cppimportLlama llm = Llama(model_path="llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf",...
python ./tools/ckpt_convert/llama/convert_weights_from_huggingface.py \ --input-model-dir ./dataset/llama-7b-hf/ \ --output-model-dir ./dataset/llama-7b-as/ \ --tensor-model-parallel-size 1 \ --pipeline-model-parallel-size 4 \ --type 7B \ --deepspeed 执行shell脚本也做了对应修改:...
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${input_dir)/${model_size)下。执行以下命令后,--output_dir中将存放转换好的hf版权重。
usp=sharingBlog Post by Hugging Face：https://huggingface.co/blog/codellamaCode Llama文档：https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/code_llamaHF 上的 Code Llama 模型：https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-7b-hfcodellama-13b-chat：https://huggingface.co/spaces/codellama/code...
I am using huggingface transformer API and meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf model to generate responses in an A100. I find out that it can generate response when the prompt is short, but it fails to generate a response when the prompt is long. The max_length is 4096 for meta-llama/Llama...
作者使用了 HuggingFaceH4/no_robots 数据集,这是一个包含 10,000 条指令和样本的高质量数据集,并且经过了高质量的数据标注。这些数据可用于有监督微调(SFT),使语言模型更好地遵循人类指令。no_robots 数据集以 OpenAI 发表的 InstructGPT 论文中描述的人类指令数据集为原型,并且主要由单句指令组成。