中文大语言模型Llama-2 7B(或13B)是近期备受关注的自然语言处理技术,广泛应用于文本生成、问答系统、机器翻译等领域。为了更好地满足国内用户的需求,本文将指导您在国内云服务器上完成Llama-2 7B(或13B)的本地化部署,让您轻松享受中文大语言模型带来的便利。一、硬件环境准备为了顺利部署Llama-2 7B(或13B),您需要...
快速部署和体验:用户可以在个人电脑的CPU/GPU上快速进行大模型的量化和部署体验,无需依赖于云端服务或高性能服务器,提高了使用的灵活性和便捷性。 Chinese-Alpaca-2-7B模型在中文自然语言处理领域具有重要的意义,为研究者和开发者提供了一个性能优越、功能丰富的大型语言模型。该模型支持多种生态系统,并在不同方面进...
想到的思路: `llama.cpp`, 不必依赖显卡硬件平台. 目前最亲民的大模型基本就是`llama2`了, 并且开源配套的部署方案已经比较成熟了. 其它的补充: 干就行了. --- #一、下载`llama.cpp`以及`llama2-7B`模型文件 [llama.cpp开源社区](https://github.com/ggerganov), 目前只有一个问题, 就是网络, 如果你...
直接部署模型 登录PAI控制台,在左侧导航栏单击快速开始。 选择工作空间后,单击进入快速开始。 在模型列表页面的搜索框中输入llama-2-7b-chat,然后单击搜索。 说明 您也可以根据实际业务选择需求选择其他模型,模型需要至少64 GiB内存和24 GiB及以上的显存,请确保您选择的计算资源满足以上要求,否则可能导致部...
本文主要展示了基于阿里云机器学习平台PAI快速进行Llama2微调及部署工作的实践,主要是面向7B和13B尺寸的。后续,我们将展示如何基于PAI进行70B尺寸的Llama-2-70B的微调及部署工作,敬请期待。 上述实验中,【最佳实践三:Llama2 快速部署 WebUI】支持免费试用机型运行,欢迎点击【阅读原文】前往阿里云使用中心领取“PAI-EAS”...
因为LLaMA2-7B模型较大,这里采用分块的方式转换成若干ONNX模型,对这些模型分别进行PTQ量化、编译,并在板端串联起来进行部署、测试。 推理流程 LLaMA2-7B按照模型结构分拆了几个模块Tokenizer/Embedding/LlamaLayer/LmHead,、通过Knight工具链进行转换,调度到TX536芯片上运行。
通过termux tailscale huggingface 来手把手一步一步在手机上部署LLAMA2-7b和LLAMA2-70b大模型 首先截图一下我的小米手机的配置 我这个配置其实一般,当时主要为了存储空间大,而我对配置要求又不高,买的。 在手机上安装termux app,然后在termux上就可以使用各种命令进行安装和使用,就像在linux操作系统上一样了。
7B LLaMA、4 位量化、3.5 GB、M2 最大 GPU:25 毫秒/令牌 13B LLaMA,4 位量化,6.8 GB,M2 最大 GPU:42 毫秒/令牌 3、exllama 项目连接:exllama 开源协议:MIT协议,可商用。 优点:支持python模块,拓展性强,可在4090等消费级显卡上部署,支持docker部署,有简易的webUI,支持多卡推理。
测试llama-2-7b模型的文本补全能力 命令行执行: 代码语言:shell 复制 torchrun--nproc_per_node1example_text_completion.py\--ckpt_dir../../imported_models/llama-2-7b/Llama-2-7b\--tokenizer_path../../imported_models/llama-2-7b/Llama-2-7b/tokenizer.model\--max_seq_len128--max_batch_size...
Chinese-llama-2-7b大约在12.5g左右,模型是被汉化过。 模型下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1AB-QphUwGA0kKCRzOOj7Jg !!!模型下载好以后,需要解压到一键一键安装包里里面的models文件夹里面 上述工作做好以后,我们打开start_Windows,会进入到聊天界面,打开model界面 ...