https:///FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit Atom-7B https:///FlagAlpha/Atom-7B Atom-7B-Chat https:///FlagAlpha/Atom-7B-Chat Llama-2-7b-hf https:///meta-llama/Llama-2-7b-hf Llama-2-70b-hf https:///meta-llama/Llama-2-70b-hf Llama-2-13b-hf https:///meta-llama/Llama-2-...
from transformers import AutoTokenizerimport transformersimport torchmodel = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model=model, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto",)sequences = pipeline('I...
下载完成之后,执行如下命令,对llama.cpp项目进行编译,得到后续用于量化和运行模型的可执行文件./quantize和./main。 cd llama.cpp make 下载Llama2-7B模型。 说明 Llama官方模型是不提供chat能力的,并且其配套的分词文件和配置文件格式也非通用,需将其转化成HF格式才能被...
Llama2预训练模型包含7B、13B和70B三个版本。Llama2-Chat模型基于预训练模型进行了监督微调,具备更强的对话能力。 类别模型名称模型加载名称下载地址 预训练 Llama2-7B meta-llama/Llama-2-7b-hf 模型下载 预训练 Llama2-13B meta-llama/Llama-2-13b-hf 模型下载 预训练 Llama2-70B meta-llama/Llama-2-70b-...
然后运行下载脚本：bash download.sh 在这里，你只需要下载7B模型就可以了。2. 将模型转换为Hugging Face支持的格式 pip install git+https://github.com/huggingface/transformerscd transformerspython convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir /path/to/downloaded/llama/weights --model_size 7B --out...
以上代码保存为 002.py,在命令行执行002.py meta-llama/Llama-2-7b-hf 下载和推理成功编辑于 2024-06-30 09:06・河南 Hugging Face 赞同12 条评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 2 条评论 默认 最新 神明 在我申请hugginface的meta-llama模型中,对于申请权限不...
下载完成后,会多一个llama目录 3.3运行脚本 进入llama目录 代码语言:shell AI代码解释 cdllama 安装依赖 代码语言:shell AI代码解释 sudopipinstall-e. 测试llama-2-7b模型的文本补全能力 命令行执行: 代码语言:shell AI代码解释 torchrun--nproc_per_node1example_text_completion.py\--ckpt_dir../../imported...
LoRA参数Llama2-Chinese-13b-Chat-LoRAFlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-LoRAmeta-llama/Llama-2-13b-chat-hf模型下载 基于Llama2的中文预训练模型Atom 社区提供预训练版本Atom-7B和基于Atom-7B进行对话微调的模型参数供开放下载,模型参数会持续不断更新,关于模型的进展详见社区官网llama.family。
Llama-2模型提供了7B、13B和70B三种不同规模的版本,以适应不同的应用场景和需求。 ? Llama-2模型的训练数据规模有多大? Llama-2模型的预训练数据集规模增加了40%,达到了2万亿个token,这为模型提供了更丰富的语言知识。 ? Llama-2模型在哪些外部基准测试中表现优于其他模型?
docker compose up--build 简单来说,该过程下载了量化的 Llama-2-7b-chat 模型,然后构建并使用 text-generation-webui 来启动 Llama-2 服务。 🌟 到这里,你已经成功使用 Walrus 在 AWS 上用 CPU 部署 Llama-2! 点击【阅读原文】,传送至开源地址