一、模型简介 Meta Llama 3.1 系列是一个多语言大型语言模型 (LLM) 集合,包括 8B、70B 和 405B 三种尺寸(文本输入/文本输出)。Llama 3.1 的指令调优版本(8B、70B、405B)针对多语言对话用例进行了优化,并在常见的行业基准测试中超越了许多现有的开源和闭源聊天模型。 Llama 3.1 支持多种语言,包括英语、德语、法...
本地运行大模型准备: pip install llama-cpp-python , 作为参考,我本地安装运行的版本为0.2.87 从Hugging Face上下载一个已经训练好的模型文件到本地 ,作为参考,我下载的是zephyr-7b-beta.Q4_0.gguf这个模型 TheBloke/zephyr-7B-beta-GGUF at main (huggingface.co) 3.代码示例及运行结果: 运行以下python脚...
https://github.com/ollama/ollama-python/blob/main/examples/tools.py https://google.github.io/styleguide/pyguide.html#doc-function-raises
完成编写代码后,你需要测试代码的正确性。使用以下命令运行你的Python脚本,并测试代码的输出: python your_script.py 1. 这将运行你的Python脚本,并显示代码的输出结果。你可以根据"llamaindex"的要求来验证输出是否符合预期。 至此,你已经完成了实现"llamaindex要求的python版本"的整个流程。希望这篇文章对你有所帮助!
这一部分需要合并lora权重,对原版LLaMA模型(HF格式)扩充中文词表,合并LoRA权重并生成全量模型权重。此处可以选择输出PyTorch版本权重(.pth文件)或者输出HuggingFace版本权重(.bin文件)。 执行以下命令: python scripts/merge_llama_with_chinese_lora.py \ --base_model path_to_original_llama_hf_dir \ ...
如何实现“llamaindex要求的python版本” 作为一名经验丰富的开发者,我将向你展示如何实现“llamaindex要求的python版本”。下面是整个过程的步骤和每一步需要做的事情。 下面是每一步需要做的具体事情和相应的代码: 步骤一:了解要求 在开始实现“llamaindex要求的python版本”之前,我们首先需要明确具体的要求是什么。请...
Python环境准备 要使用LLaMA模型,首先需要搭建一个适合的Python环境。以下是一些基本步骤: 安装Python:确保你的计算机上安装了Python 3.x版本。 设置虚拟环境(可选):使用venv或conda创建一个新的虚拟环境,以避免包冲突。 安装必要的库:LLaMA模型可能需要通过特定的库或框架来加载和运行,如transformers(来自Hugging Face...
根据评论区大佬提示,llama-cpp-python似乎不支持后缀是.bin的模型,需要用llama.cpp重新量化模型,生成.gguf后缀的模型就可以了。 2023年11月10号更新 有人提醒llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型,需要自己转python3 convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py --input <path-to-ggml> --output <path-to-gguf>...
Code Llama 70B 提供与之前发布的 Code Llama 型号相同的三个版本：CodeLlama - 70B，基础代码模型；CodeLlama - 70B - Python，专门面向 Python 的 70B；Code Llama - 70B - Instruct 70B，它针对理解自然语言指令进行了微调。Code Llama 最初是 Meta 在 2023 年 8 月推出的工具，免费用于研究和商业用途。据...
llama-cpp-python快速上手 搭建环境 项目地址GitHub,有能力的话可以直接阅读原始文档。 首先按照文档,安装llama-cpp-python 代码语言:text AI代码解释 pip install llama-cpp-python 接下来,你可能缺一些依赖,这一点在文档中没有涉及但是我整理了我缺少的依赖,依次运行即可。