使用MMLU数据集评估模型. 数据集下载路径这里. 配置llama2-7B 评估脚本: tasks/evaluation/evaluate_llama2_7B_ptd.sh # ascend-toolkit 路径source/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh# 修改模型参数路径和词表路径TOKENIZER_PATH=./llama2-7b-hf/#词表路径CHECKPOINT=./llama2-7b-tp8pp1#模型路径#...
评估-7B 使用MMLU数据集评估模型. 数据集下载路径这里. 配置llama2-7B 评估脚本: tasks/evaluation/evaluate_llama2_7B_ptd.sh # ascend-toolkit 路径source/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh# 修改模型参数路径和词表路径TOKENIZER_PATH=./llama2-7b-hf/#词表路径CHECKPOINT=./llama2-7b-tp8pp1#...
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 选择Chinese-llama-2-7b模型,点击lo...
2.使用llama模型官方的下载脚本(https://github.com/facebookresearch/llama),代码如下。 #!/usr/bin/env bash# Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates.# This software may be used and distributed according to the terms of the Llama 2 Community License Agreement.set-eread-p"Enter the ...
LLama-2-7b-Chat-GGML模型作为其中的佼佼者,以其卓越的性能和广泛的应用场景受到了广泛关注。本文将详细介绍LLama-2-7b-Chat-GGML模型的下载方法、特点以及在实践中的应用,帮助您更好地理解和利用这一强大工具。 一、LLama-2-7b-Chat-GGML模型简介 LLama-2-7b-Chat-GGML模型是一种基于Transformer架构的大型...
#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, 如果你不能连接`github`, 那么就不用往下看了. 从网站下载最新的`Releases`包, 解压即可. 我是用比较笨的方法, 下载源代码编译的, 这个比较抽象, 如果运气好, `CMAKE`...
更多的语料可从Llama中文社区(https://llama.family/)链接下载: 六.中文语料 Atom-7B是一个基于Llama2架构的预训练语言模型,Llama中文社区将基于大规模中文语料,从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级。通过以下数据来优化Llama2的中文能力: ...
Llama中文社区供了Llama模型的预训练代码,以及中文语料(参考第六部分)。本文在meta发布的Llama-2-7b基础上进行预训练,pretrain_clm.py代码的中文注释参考[0],执行脚本如下所示: python pretrain_clm.py --output_dir ./output_model --model_name_or_path L:/20230903_Llama2/Llama-2-7b-hf --train_files...
最好的中文Llama大模型 在线体验:llama.family 基于Llama2的开源中文预训练大模型Atom-7B 🗂️ 内容导引 🔥 社区介绍:Llama中文社区 📢 社区公告 🐼 国内Llama2最新下载地址 🔵 Atom大模型 大规模的中文数据预训练 更高效的中文词表 自适应上下文扩展 ...
一般来说,参数量越大的模型效果会更好,但相对应的模型运行时产生的费用和微调训练所需要的数据量都会更多。 大语言模型llama-2-7b推理过程如下: 数据准备:下载llama-2-7b-hf模型,可以使用Hugging Face Transformers或PyTorch等库加载模型;准备要输入到模型中的数据,以及tokenizer对文本进行编码,以及将编码后的文本转换...