模型由BELLE(7B)基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt进行指令精调并量化后提供,下载地址:BELLE-7B-2M(Bloom)、BELLE-LLAMA-7B-2M、BELLE-7B-gptq(Bloom)、BELLE-LLAMA-7B-2M-gptq。 推理性能测试代码 下载BELLE代码。 git clone https://github.com/LianjiaTech/BELLE.git git checkout c794c1d cd gptq # 拷贝...
第一阶段预训练会冻结transformer参数,仅训练embedding模型,因此,收敛速度较慢,如果不是有特别充裕的时间和计算资源,官方建议跳过该阶段,同时,官网并没有提供该阶段的代码,如果需要进行该阶段预训练,需要自行修改。 所以跳过了该阶段的训练。 第二阶段预训练(Pre-training Stage 2) 模型准备 先以7B为例 进入Chinese ...
接下来，智能永信 AI 大模型安全测评“数字风洞”平台在还将继续扩大其安全评估的覆盖范围，涵盖更多AI大模型产品。同时，平台也将积极与AI大模型领域的厂商建立更紧密的合作伙伴关系，共同致力于推动AI安全生态建设，为不同行业的大模型产品及其应用提供全面的安全支持和保障。（咸宁新闻网）
论文提出了一种新的 LLM 架构：帝江，在 7B 以下的模型量级，所提出的模型可以大幅降低 LLM 所需的训练和计算成本，为未来 LLM 的高效部署提出了一种新的思路。帝江架构是否会在更大的模型与多模态 VLM 等其他 Transformer 的应用领域中大放光彩，让我们拭目以待。
我们查看显卡,qwen2.5:7b-instruct 默认4B量化的模型大概占用 4.7GB显存 推理速度也还可以。 使用第三方chatbox 来实现推理 下载chatbox 套壳软件。https://chatboxai.app/zh 下载好chatbox 配置一下ollama 点击保存后,完成chatbox 设置 我找几个有点难度的问题。
首先介绍了大模型推理阶段的概念:TTFT和TPOT其次介绍了2个大模型推理阶段所需显存和推理时间的公式最后以llama7B为例,进行实测和公式对比,基本上理论公式与实测相差不大1 大模型推理的显存计算公式: (模型参数)×2+(KV缓存)×2=(模型参数)×2+(2×h×L×b×s)×2 2 大
OpenLLaMA-7B是在Meta AI研发的Llama模型基础上,OpenBuddy进行调优,涵盖了更广泛的词汇、通用字符与token嵌入,具备与Llama相当的性能与推理效果。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查...
5. 做模型转换 还是切换到 lit-llama 所在位置,使用以下指令进行转换 转换完毕之后,在 lit-llama/checkpoints/lit-llama/7B 位置,会得到大小为26G左右的 lit-llama.pth 文件,在上一级目录(lit-llama/checkpoints/lit-llama)还有一个tokenizer.model文件 6. 初步测试 在命令行,使用如下命令...
因此，meta-judge作为训练judge的角色，可以同时提升模型作为actor和judge的性能。这三种角色组成的迭代训练模式如图1所示，在第t个步骤中，先收集模型M_t对提示x的响应，由再让M_t对自己进行评价，由此得到用于训练actor的偏好数据。之后，给定同一个响应内容y，让M_t生成各种不同评价的变体，由meta-judge进行打分...
Alpaca是一个由LLaMA-7B模型进行指令微调得到的模型,其训练过程中采用的通过指令对LLaMA-7B模型进行小规模权重更新的方式,实现了模型性能和训练时间的平衡。 本文基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型,基于DeepSpeed进行指令微调训练,并使用AIACC加速训练。AIACC包括ACSpeed和AGSpeed两个加速器。