首先第一步需要将llama-13B的原始权重转换成huggingface的权重形式,使用convert_llama_weights_to_hf.py脚本进行转换,转换代码如下: python convert_llama_weights_to_hf.py--input_dir $你的llama-13B路径--model_size13B--output_dir $你的llama-13B模型转换后的路径 2.2 结合基础的llama权重和Ziya-LLaMA-13B d...
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 1.模型介绍 1.1 基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA) 1.1.1 训练评估结果 1.1.2 HuggingFace Transformers 1.1.3 预测结果 1.1.4 训练数据集 1.2 姜子牙系列模型 1.2.1 简介...
多GPU运行Llama 13B模型是一个复杂而有趣的任务。通过合理的模型配置、数据并行处理、优化策略以及实际应用中的产品关联,可以显著提升模型的性能和效率。随着深度学习技术的不断发展,我们有理由相信,在未来的日子里,Llama 13B模型将在更多的领域和场景中发挥巨大的作用。 同时,对于开发者来说,掌握多GPU运行策略不仅是...
方案一:从 Meta 官方下载原始的LLaMA模型权重文件使用 HuggingFace Transformers 中提供的模型转换工具进行模型格式转换。 方案二:直接从 HuggingFace 模型仓库下载转换好的模型:decapoda-research / llama-13b-hf。 模型和数据集准备好之后,我们先来看一下基于昇腾 910的 AI 集群的网络通信。 网络通信 昇腾910 通过自研...
Llama 13B模型作为一个拥有130亿参数的大规模预训练模型,其在翻译、编程、文本分类等多个领域展现出了强大的能力。然而,要在多GPU环境下高效运行这一模型,需要一系列精心的配置和优化。本文将深入探讨如何在多GPU上运行Llama 13B模型,并提供实用的策略和步骤。 一、多GPU环境配置 首先,要确保你的计算环境具备多GPU...
可以参考使用双卡/8卡3090微调llama2-70B/13B模型 - AlphaInf - 博客园 (cnblogs.com)来安装基础的环境 在这个环境的基础上,通过pip install deepspeed安装deepspeed库。 本人采用了venv环境,安装虚拟环境,名字叫venv_deepspeed,以避免与其他环境产生冲突。
模型:llama-13b-hf 权重:llama-13b-hf下载权重推理过程:直接将hf权重转为ascendspeed权重加载推理问题:首次推理,图编译过程5+分钟,模型加载完经过task_greedy_search → task_do_sample → task_beam_search → task_beam_search_with_sampling → task_return_output_log_probs 总耗时5+分钟后才能到task_chat,...
修改这一核心语言区的参数会严重破坏模型的语言能力。此外,研究还发现大语言模型存在严重的维度依赖(Dimension Dependence)问题。针对 LLaMA2-13B 模型,仅修改 130 亿参数中的一个,就会导致模型的语言能力完全丧失。这些发现为揭示大语言模型能力和知识如何构成提供了新思路,并能够在一定程度解释大语言模型的预训练和指令...
在多项权威的标准中文和英文测评中，性能超越了 Llama-2-13B、Baichuan-13B 等国内外开源大模型（见下图一）。图一：经过多项权威测评，XVERSE-13B 是目前同尺寸中效果最好的多语言大模型。作为一个通用大模型，XVERSE-13B 可提供文本生成、自动化写作、数据分析、知识问答、多语言翻译、个性化交互、人物角色扮演、...
Llama13b 模型的加载 Python Llama13b 是一个基于深度学习的图像分类模型,用于识别和分类图像中的动物,特别是羊驼。本文将介绍如何使用 Python 加载 Llama13b 模型,并使用它对图像进行分类。 安装依赖 首先,我们需要安装一些必要的依赖库。在 Python 中,我们可以使用pip命令来安装它们。