快速开始提供的llama-2-7b-chat-hf来源于HuggingFace提供的Llama-2-7b-chat模型,它也是主要基于Transformer架构的大语言模型,使用多种混合的开源数据集进行训练,因此适合用于绝大多数的英文非专业领域场景。我们可以通过PAI快速开始将此模型直接部署到PAI-EAS,创建一个推理服务。 1、部署模型 通过模型详情页面的的部署...
部署llama2-7b-chat-hf模型(CPU版本)需要按照以下步骤进行: 获取模型:首先,您需要从GitHub上获取llama2-7b-chat-hf模型的代码仓库。可以使用git clone命令来克隆或下载代码仓库,例如:git clone <repository_url>。请将<repository_url>替换为实际的代码仓库URL。 安装依赖:进入代码仓库所在的文件夹,然后执行安装依赖...
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" ]...
具体来说，首先使用LLAMA 2-Chat中使用的RLHF数据集，并用LLAMA 2-Chat本身生成的自指导（self-instruct）长数据对其进行扩充，预期模型能够通过大量RLHF数据学习到一系列不同的技能，并通过自指导数据将知识转移到长上下文的场景中。数据生成过程侧重于QA格式的任务：从预训练语料库中的长文档开始，随机选择一个文本...
RLHF 结果 首先是基于模型的评估结果。下图 11 报告了不同 SFT 和 RLHF 版本在安全性和有用性方面的进展，其中通过 Meta 内部的安全性和有用性奖励模型进行评估。再来看人类评估结果。如下图 12 所示，Llama 2-Chat 模型在单轮和多轮提示方面均显著优于开源模型。特别地，Llama 2-Chat 7B 在 60% 的提示...
本地运行 2-7b-chat-hf 现在可以在本地设置并运行 Llama 2。通过在字符串参数中提供不同的提示来尝试不同的提示。你还可以通过在加载模型时指定模型名称来加载其他 Llama 2 模型。下一节中提到的其他资源可以帮你了解更多 Llama 2 工作原理的信息,以及可用于帮助入门的各种资源。
我们的微调LLMs,名为Llama-2-Chat,专为对话用例进行了优化。在我们测试的大多数基准测试中,Llama-2-Chat 模型的性能优于开源聊天模型,并且在我们的人类评估中,在有用性和安全性方面与一些流行的闭源模型(例如ChatGPT和PaLM)相当。 模型开发者 Meta 变种 Llama 2 提供了一系列参数大小——7B、13B和70B——以及...
如GPEQ论文所示,量化方法可以在减少VRAM使用的情况下保持质量,但如果CPU和GPU之间的数据传输成为瓶颈,Llama 2 7b的运行效率将面临风险。鉴于LLaMA模型可以在消费者级硬件上运行,并通过微调实现ChatGPT级性能,因此优化系统架构以支持模型的需求而不影响响应能力至关重要。为了缓解CPU卸载的潜在问题,开发人员应该考虑优化...
Fix wrong output For Llama-2-7b-chat-hf on CPU #10742 Merged Contributor jenniew commented Apr 11, 2024 I did not reproduce this issue in my CPU environment. The result is reasonable. The result is the same whether I set optimize_model=False or True. Code: https://github.com/intel...
LLaMA-2-Chat 是本次升级更新的重点,通过引入有监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF),构建了具有超强对话能力的模型。除此之外,LLaMA-2 还引入了 Ghost Attention 技术,来提升模型的多轮对话能力。 在SFT 阶段,LLaMA-2 基于开源的指令微调数据集,开展了一系列数据质量提升的工作。基于筛选的高质量的 27...