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 ../../data/train_sft.csv ../../data/train_sft_sharegpt.csv...
1.LoRA微调脚本 LoRA微调脚本train/sft/finetune_lora.sh如下所示: output_model=save_folder # 需要修改到自己的输入目录 if [ ! -d ${output_model} ];then mkdir ${output_model} fi cp ./finetune.sh ${output_model} CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1deepspeed--num_gpus 2 finetune_clm_lora.py \ #...
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 ../../data/train_sft.csv ../../data/train_sft_sharegpt.csv...
正确的模型文件已上传至oss,可通过oss直接下载,速度快。 在Llama2-Chinese目录下创建一个python文件generate.py importtorch fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('Llama2-Chinese-13b-Chat',device_map='auto',torch_dtype=torch.float16,load_in_...
一旦您的环境准备就绪,您可以按照以下步骤运行Chinese-Llama-2-7b: 打开终端并进入解压后的模型文件夹; 运行run_sft.sh脚本; 根据实际情况修改脚本中的参数设置; 运行脚本后,Chinese-Llama-2-7b将开始执行推理任务。五、注意事项在运行Chinese-Llama-2-7b时,请注意以下几点: 确保您的运行环境满足硬件和软件要求; ...
“开启中文智能之旅:探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界” 1.国内Llama2最新下载地址 本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用,我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式,可以直接通过transformers库进行加载:参数格式转化 ...
“开启中文智能之旅:探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界” 1.国内Llama2最新下载地址 本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用,我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式,可以直接通过transformers库进行加载:参数格式转化 2.Atom大模型 原子大模型Atom由Llama中文社区...
推理脚本可以参考eval.py,这里使用100条比赛数据做了bleu的验证,大家感兴趣可以自行修改,后续作者也会不断完善代码。 ## 训练效果评测 作者目前用了10亿中文token,单卡3090训练了一个参数量大概40M的极小的baby-llama2。经过SFT后可以达到很好的中文问答效果,特别是在医疗问答上,因为加了大量相关预训练语料,效果非...
模型推理通过Chinese-LLaMA-Alpaca-2提供的脚本进行，这使得体验模型推理过程变得极其便捷。若需在CPU上运行推理，可借助llama.cpp这一开源项目。此项目由Georgi Gerganov打造，他是一位热衷于Vim/C/C++的开发者，目前位于保加利亚。llama.cpp项目在短短一个晚上就完成了开发，其效率令人叹为观止。在CPU上...
cd Llama2-Chinese/docker doker-compose up -d --build💡 模型微调本仓库中提供了基于LoRA的微调代码,未来我们将会扩展更多的微调算法,敬请期待!关于LoRA的详细介绍可以参考论文“LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models”以及微软Github仓库LoRA。