gpttype_adapter.cpp文件中包含了各类模型的cpp实现。 在gpttype_load_model()函数中根据不同类型进行模型加载。 在gpttype_generate()函数中,进行模型inference和结果采样。 参数分析 参数主要包含模型初始化参数和推理参数两种。 模型初始化参数 threads:创建的线程数,线程越多,推理速度越快。max_context_length:最...
Max Length 512 512 512 Trainable Parameters (%) 2.97% 6.06% 6.22% Training Device 8× A100 16 × A100 16 × A100 Distributed Training DeepSpeed Zero-2 DeepSpeed Zero-2 DeepSpeed Zero-2 其中,预训练部分又分为两个阶段: 第一阶段:冻结transformer参数,仅训练embedding,在尽量不干扰原模型的情况下适配...
llm_load_print_meta: max token length = 256ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_MMQ: noggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_CUBLAS: noggml_cuda_init: found 1 CUDA devices: Device 0: NVIDIA GeForce RTX 4090, compute capability 8.9, VMM: yesllm_load_tensors: ggml ctx size = 0.14 MiBllm_...
Chinese-LLaMA-Alpaca是在通用中文语料上训练了基于 sentencepiece 的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并,排除重复的token后,得到的最终中文LLaMA词表大小为49953。 注意: 在模型精调(fine-tune)阶段 Alpaca 比 LLaMA 多一个 pad token,所以中文Alpaca的词表大小为49954。在后续将 LoRA 权重合并回基础模...
"unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit", # [NEW] 15 Trillion token Llama-3 ] # More models at https://huggingface.co/unsloth model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( model_name = "unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit", max_seq_length = max_seq_length, ...
--max_seq_len128--max_batch_size4 NCCL 错误 RuntimeError: Distributed package doesn't have NCCL built in Windows 和 Mac 上基本跑不起来,因为 Torchrun 依赖 NCCL https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html Llama.cpp https://github.com/ggerganov/llama.cpp ...
LLamaSharp 是一个跨平台库,用于在本地设备上运行 LLaMA/LLaVA 模型(以及其他模型)。基于 llama.cpp,LLamaSharp 在 CPU 和 GPU 上的推理都非常高效。通过高级 API 和 RAG 支持,您可以方便地在应用程序中部署大型语言模型(LLM)。 GitHub 地址 复制
[226291]: llama_model_loader: - kv 2: minicpm.context_length u32 = 4096 May 14 12:08:40 wbs-desktop ollama[226291]: llama_model_loader: - kv 3: minicpm.embedding_length u32 = 2304 May 14 12:08:40 wbs-desktop ollama[226291]: llama_model_loader: - kv 4: minicpm.block_count...
(model_name="shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat",max_seq_length=max_seq_length,dtype=dtype,load_in_4bit=load_in_4bit,token="https://hf-mirror.com")# 设定训练数据格式alpaca_prompt="""Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. ...
(dim, n_layers, n_heads) grow or shrink together. Extrapolate/interpolate this pattern to get bigger or smaller transformers. Set the max context length however you wish, depending on the problem: this should be the max number of tokens that matter to predict the next token. E.g. Llama ...