注意: 如果你配额不够，请发送邮件至 api-enterprise@huggingface.co 申请升级配额，通过后你就可以访问 A100 了。你还可以从我们的另一篇博文中了解更多有关 如何使用 Hugging Face 推理终端部署 LLM 的知识 , 文中包含了推理终端支持的超参以及如何使用其 Python 和 Javascript API 实现流式输出等信息。用 PEFT ...
HuggingFace 社区成员重新编写了 HuggingFace Transformers 的部分代码，使其对 Llama 模型更加节省内存、更...
pip install torch pip install transformers pip install huggingface_hub pip install sentencepiece pip install procbuf pip install accelerate pip3 install datasets pip install peft pip install bitsandbytes pip install tensorboardX 注: 笔者实践这一步时,没有安装sentencepiece和procbuf,导致下一步下载大模型报...
相信大家很想了解关于 Llama 2 的更多信息,除了官方公开的技术资料外,来自 Huggingface 的机器学习科学家 Nathan Lambert 根据论文内容也为我们整理了一份详细的资料,文章还融入了他自己的见解。 Llama 2 论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ N...
LLM-LLaMA:使用Huggingface提供的脚本文件,对原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的格式在当今的自然语言处理(NLP)领域,转换模型格式是常见的工作流程之一。LLM-LLaMA是一个知名的预训练语言模型,而Huggingface是一个广受欢迎的NLP工具库。本文将重点介绍如何使用Huggingface提供的脚本文件,将原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的...
为了不影响用户的使用,只好接入私有模型,如果验证失败就走自己的模型。。 任务点: 基于llama的再训练(只要有数据,训练教程有很多) 部署 2.1 基于huggingface自有服务部署 inference-endpoints文档 操作文档 2.2 基于docker部署 github文档 api调用 text-generation-inference文档 ...
!huggingface-cli whoami 在输出中,您应该看到您的 Hugging Face 用户名。 步骤3:加载模型和分词器 引入Llama模型及其分词器 from transformers import AutoTokenizer model = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model, use_auth_token=True) ...
这篇博客是一篇来自 Meta AI,关于指令微调 Llama 2 的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集,有了它,我们则可以使用自己的指令来微调 Llama 2 基础模型。 目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。这么做背后的逻辑是,模型如此就可以由其他人生成自己的指令数据集。这在当想开发私人个性化定制模型,如发送推特、...
本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调,生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2,进行快速训练,以完成特定任务。 一些知识点 llama2相比于前一代,令牌数量增加了40%,达到2T,上下文长度增加了一倍,并应用分组查询注意(GQA)技术来加速在较重的70B模型上的推理。在标准...
1.1 在huggingface.co/spaces页面点击 “Create new Space” 按钮。 1.2 如果你计划公开这个模型或 Space,请为你的 Space 命名并选择合适的许可证。 1.3 请选择 Docker > AutoTrain,以直接用 AutoTrain 的 docker 模板来部署。 1.4 选择合适的 “Space hardware” 以运行应用。(注意: 对于 AutoTrain 应用,免费...