通过以上步骤,你已经成功在CPU上安装并部署了开源的Llama2-Chinese模型。在实际应用中,你可以根据具体需求对模型进行微调或扩展,以满足不同场景下的需求。同时,为了获得更好的性能,你也可以考虑使用GPU来加速模型的推理过程。 最后,需要提醒的是,Llama2-Chinese模型虽然具有出色的性能,但在处理大规模数据时仍需要消耗...
Chinese-Alpaca-2-7B Q4 +NextChat 本地运行效果 环境windows11+cpu+11G内存 模型和地址:chinese-alpaca-2-7b Chinese-Alpaca-2-7B模型是基于LLaMA-2项目的一个中文语言模型,属于LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目。这个模型相比一期项目有着一些重要的特点和改进: 优化的中文词表:在一期项目中,扩展了中文字词表,...
3、下载LLAMA2中文模型 在Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目中下载7B/13B的指令模型(apache模型),并将模型文件解压缩放入llama.cpp/models文件夹下 https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8B%E8%BD%BD 4、量化部署模型 # 安装 Python dependencies python3-m pipinstalltor...
1. Chinese-LLaMA-Alpaca-2 A. 部署 注意:区分命令行中的本地地址(../llama_from_hf/)和huggingface地址(meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf),根据需要可以进行替换~ a. inference_with_transformers_zh 本地命令行方式交互 python scripts/inference/inference_hf.py --base_model meta-llama/Llama-2-7b-chat...
调用教程:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/wiki/api_calls_zh API调用这样竟然是走的CPU计算的(欧巴咕嘎直接走的是GPU很快,CPU太卡了。) 注意:环境安装还是一样少包就下载就行,调用的时候会有padding_mask参数错误,可能是包掩码的升级了,这个代码没升级,目前追到跟目录,注释掉就可以了 ...
[2]https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit [3]https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ/blob/main/README_zh.md [4]https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese#基于Llama2的中文微调模型 [5]CPU中合并权重(合并思路仅供参考):https://github.com/yangjianxin1/Firefly/blob/mas...
🚀 使用个人电脑的CPU/GPU快速在本地进行大模型量化和部署体验 🚀 支持🤗transformers, llama.cpp, text-generation-webui, LangChain, privateGPT, vLLM等LLaMA生态 已开源的模型 基座模型:Chinese-LLaMA-2-7B, Chinese-LLaMA-2-13B 聊天模型:Chinese-Alpaca-2-7B, Chinese-Alpaca-2-13B 长上下文模型:Chin...
当我们看到类似Wrote /app/soulteary/Chinese-Llama-2-7b-ggml的输出结果时,格式就转换工作就正确结束了。 不过,目前转换出的模型尺寸很大,并不适合 CPU 直接运行。 代码语言:javascript 复制 # du-hs/app/soulteary/Chinese-Llama-2-7b-ggml.bin
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...