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_
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。
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...
其中Code Llama-python7B模型 比 Llama 70B要好,证明训练比较有用,增强了Llama 2 的代码能力。 多语言评估 在MultiPL-E 做benchemarks评估。Code Llama 模型在任何语言的代码生成方面都明显优于相同大小的 Llama 2 模型,Code Llama 7B 甚至优于 Llama 2 70B。 图片来源论文 多语言预训练影响 模型越大、越具有...
Ollama 定期修复安全漏洞,建议升级到最新版: 七、总结与建议 硬件规划: 7B 模型需 8GB 内存,70B 模型需 32GB+。 显存不足时优先选择低精度版本。 安全第一: 避免将 Ollama 端口暴露公网,定期更新版本。 模型选择: 根据需求选择(如DeepSeek适合代码生成,Qwen...
事实上,在同样token下,LLaMA 2 7B模型比LLaMA 17B模型质量差,原因可能是它的余弦时间表被拉长了! 模型推断时,避免将算力浪费在缓慢收敛上至关重要。 孙子兵法的一句话「多算胜,少算不胜」,便阐尽了这个道理。 Chinchilla究竟是什么? 较小的模型,乘法少,因此它们跑得更快,训练得也快。
如表3 的实验结果所示,通过使用 Attention Buckets 方法增强 Llama-2-7B,可以在 ODQA 任务中取得显著的性能提升,甚至超越专门设计的 ODQA 模型 FiD-XL。这表明 Attention Buckets 对于提高语言模型在特定问答任务中的性能具有潜力。 ▲表3 NQ 和 WebQ 上的准确性 ...
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, 13B, 70B) Mistral (7B) Orca 2 Vicuna WizardCoder Neural Chat 高级功能 模型定制:可以基于现有模型创建自定义变体 多模型管理:同时安装和管理多个不同模型 API访问:通过REST API与运行中的模型交互 GPU加速:支持利用GPU进行更快的推理 ...