MODEL_PATH="llama-2-7b" elif [[ $m == "7B-chat" ]]; then SHARD=0 MODEL_PATH="llama-2-7b-chat" elif [[ $m == "13B" ]]; then SHARD=1 MODEL_PATH="llama-2-13b" elif [[ $m == "13B-chat" ]]; then SHARD=1 MODEL_PATH="llama-2-13b-chat" elif [[ $m == "70B" ]...
选择要下载的模型版本,例如 7b-chat。然后就能下载 tokenizer.model 和包含权重的 llama-2-7b-chat 目录。 运行ln -h ./tokenizer.model ./llama-2-7b-chat/tokenizer.model,创建在下一步的转换时需要使用的 tokenizer 的链接。 转换模型权重,以便与 Hugging Face 一起运行: TRANSFORM=`python -c"import tran...
运行ln -h ./tokenizer.model ./llama-2-7b-chat/tokenizer.model,创建在下一步的转换时需要使用的 tokenizer 的链接。 转换模型权重,以便与 Hugging Face 一起运行: TRANSFORM=`python -c"import transformers;print ('/'.join (transformers.__file__.split ('/')[:-1])+'/models/llama/convert_llama_...
Llama-2-Chat模型在Meta多数基准上优于开源聊天模型,并且在Meta和安全性的人类评估中,与一些流行的闭源模型如ChatGPT和PaLM相当。\n","\n","Llama2-7B-Chat是具有70亿参数的微调模型,本文将以Llama2-7B-Chat为例,为您介绍如何在PAI-DSW中微调Llama2大模型。\n"]},{"cell_type":"markdown","id":"eb72...
据项目介绍，Chinese-Llama-2-7b 开源的内容包括完全可商用的中文版 Llama2 模型及中英文 SFT 数据集，输入格式严格遵循 llama-2-chat 格式，兼容适配所有针对原版 llama-2-chat 模型的优化。项目地址：https://github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7b 目前，普通用户可以在线体验「Chinese Llama-2 7B Chat...
Llama 2：从 7B 到 70B 参数不等 为此，Meta 发布了一篇长达 76 页的论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》详述 Llama 2 大模型的预训练、微调、安全性等相关的工作。论文地址：https://scontent-lax3-2.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/10000000_663429262362723_1696968207443577320_n....
在 Llama 2 发布后，陈天奇等项目成员表示，MLC-LLM 现在支持在本地部署 Llama-2-70B-chat（需要一个...
那就是批处理大小的上限定义错了,我前面用7B模型用的2,报错要求是4;7B-chat模型用的4,报错要求是6。不知道后面会不会变,反正实在搞不懂就2、4、6都试一次就知道了。 至于不管什么报错都会在最后出现的:“torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: ...
为构建多模态 LLM 提出了一种高效、可扩展的解决方案。本文提供了在大型数据集上预先训练的投影层,这些数据集包含多种模态(例如,2 亿张图像、220 万段音频、50 万 IMU 时间序列、2800 万段视频),所有数据集都与同一个大模型(LLaMA-2- 70B-chat)对齐,从而实现了交错式多模态上下文提示。
在上一步中,将转换后的huggingface格式的模型文件夹命名为"llama-2-7b-chat"。完成这一步后,模型部署就基本完成。现在,可以运行text-generation-webui来与LLama2模型进行对话。具体的命令如下: python server.py --model [output_dir中指定的huggingface输出文件夹名字] --api --listen 五、分发模型 现在,已经成...