- llama的模型几个部分,tokenalize, embedding, decode, sample 这篇文章重点介绍sample这一块 sample 策略 总结起来就是,本来decode输出的是字典里面每个token是next token的概率,但是不能直接取概率最大的那一个,需要有一定的sample策略。基本上就是两步走,第一步,要先筛筛,把符合一定条件的token留下,第二步掷...
llama.cpp是一个C++编写的轻量级开源类AIGC大模型框架,可以支持在消费级普通设备上本地部署运行大模型,以及作为依赖库集成的到应用程序中提供类GPT的功能。 以下基于llama.cpp的源码利用C++ api来开发实例demo演示加载本地模型文件并提供GPT文本生成。 项目结构 llamacpp_starter - llama.cpp-b1547 - src |- main...
按照Ollama modelfile ADAPTER 的说明,Ollama 支持 ggml 格式的 LoRA,所以我们需要把微调生成的 LoRA 转换成ggml格式。为此,我们需要使用到 Llama.cpp 的格式转换脚本:“conver-lora-to-ggml.py”。 例如: ./conver-lora-to-ggml.py /output/llama3_cn_01 llama 执行完命令后,将在 /output/llama3_cn_0...
# prompt,输入部分"max_new_tokens":512,# 新生成的句子的token长度"do_sample":True,# 是否采样,相当于每次不再是选择top k(beam num)个概率最大的,而是加了一些采样"top_k":50,#在随机采样(random
In order to build llama.cpp you have three different options.Using make: On Linux or MacOS: make On Windows: Download the latest fortran version of w64devkit. Extract w64devkit on your pc. Run w64devkit.exe. Use the cd command to reach the llama.cpp folder. From here you can run:...
以及,在最近 Llama.cpp 的一次版本发布中,支持了 Llama 3.1 的“rope scaling factors”[1]特性后,新换后的通用模型,其实并不能够被 Ollama 直接启动运行,那么又该怎么处理呢? 为了解决上面两个问题,以及最近忙于线下分享,没有写博客的问题,这篇文章就来聊聊,如何使用 Ollama 来完成“个性化的”模型服务搭建,...
本文主要介绍如何使用下面这几个工具进行微调,以及如何在Ollama中安装运行微调后的模型。 Llama3是Meta提供的一个开源大模型,包含8B和 70B两种参数规模,涵盖预训练和指令调优的变体。这个开源模型推出已经有一段时间,并且在许多标准测试中展示了其卓越的性能。特别是Llama3 8B,其具备小尺寸和高质量的输出使其成为边缘...
do_sample=True, temperature=0.6, top_p=0.9, ) response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:] print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. ...
当我们构建完毕 llama.cpp 后,我们就能够对转换后的模型进行运行验证了。通过llama.cpp 转换模型格式为了能够转换模型,我们还需要安装一个简单的依赖:pip install sentencepiece 接下来,就可以使用官方的新的转换脚本,来完成模型从 Huggingface Safetensors 格式到通用模型格式 GGML 的转换啦。
//github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/1437 --control-vector FILE Add a control vector --control-vector-scaled FILE SCALE Add a control vector with user defined scaling SCALE --control-vector-layer-range START END Layer range to apply the control vector(s) to, start and end inclusive -...