FORCE_TORCHRUN=1 NNODES=2 llamafactory-cli api --model_name_or_path /Meta-Llama-3.1-405B-Instruct --template llama3 使用这种方式,我成功部署了llama2-7b,api可以调用,模型也会返回信息,但是在部署llama3.1-405B的时候,模型迟迟不返回信息,不断触发自动重发请求。 于是我决定在其中使用vllm: pip insta...
Llama 2 Llama 2使用了和Llama 1相同的模型架构以及tokenizer。与Llama 1不同的是,Llama 2将上下文长度扩展到了4k,并且34B和70B参数量版本使用了GQA。 llama2模型架构 Llama 3 与Llama 2相比,Llama 3将tokenizer由sentencepiece换成了tiktoken,这与GPT4 保持一致。同时,词表大小由32k扩展到了128k。另外,为了提高...
Llama 3 即将在所有主要平台上推出，包括云提供商、模型 API 提供商等。基准测试表明，tokenizer 提高了 token 化效率，与 Llama 2 相比，token 生成量最多可减少 15%。此外，组查询关注（GQA）现在也被添加到了 Llama 3 8B。因此，尽管与 Llama 2 7B 相比，该模型多了 1B 个参数，但 tokenizer 效率和 GQA...
return_tensors="pt").to("cuda")model.eval()with torch.no_grad(): print(tokenizer.decode(model.generate(**model_input, max_new_tokens=100)[0], skip_special_tokens=True))LLM Engine微调更便捷 如果你想用
Llama-2使用了和Llama-1相同的模型架构以及tokenizer。与Llama-1不同的是,Llama-2将上下文长长度扩展到了4k,并且34B和70B参数量版本使用了GQA。 2.3 Llama-3 系列 Llama-3 模型架构,详见MODEL_CARD: https://github.com/meta-llama/llama3/blob/...
相比Llama-2,Llama-3支持8K长文本,并采用了一个编码效率更高的tokenizer,词表大小为128K。在预训练数据方面,Llama-3使用了超过15T token的语料,这比Llama 2的7倍还多。 Llama-3在性能上取得了巨大飞跃,并在相同规模的大模型中取得了最优异的性能。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path) 2. 进行推理 加载模型后,你可以使用它来生成文本或回答问题。以下是一个简单的推理示例: input_text = "今天的天气怎么样?" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") output = ...
在使用LLaMATokenizer时,如果您遇到了“ValueError: Tokenizer class LLaMATokenizer does not exist or is not currently imported”这个错误,通常意味着您的环境中缺少必要的库或模块,或者您没有正确地导入它们。下面我们将分析这个错误的常见原因,并提供相应的解决方案。 错误原因分析: 库未安装:确保您已经安装了包含...
Llama 3 使用了一个具有 128K token 词汇表的 tokenizer，可以更有效地编码语言，从而显著提升模型性能。在 8B 和 70B 模型中都采用分组查询注意力 （GQA），以提高 Llama 3 模型的推理效率。在 8192 个 token 的序列上训练模型，使用掩码来确保自注意力不会跨越文档边界。训练数据的数量和质量是推动下一阶段大...
使用官方的 Api使用第三方封装 Api llama.cpp-python ollama使用 Langchain使用 Hugging face 的 Transformers Llama https://github.com/facebookresearch/llama torchrun--nproc_per_node1example_text_completion.py\ --ckpt_dirllama-2-7b/\ --tokenizer_pathtokenizer.model\ ...