一、text generation webui 下部署chinese llama2 1. 安装text generation webui (懒人一键安装看3) GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models. Supports transformers, GPTQ, llama.cpp (ggml), Llama models. 一个通用的text2text LLMs的web ui 框架 Its goa...
4、本地部署Chinese-LLaMA-2与chinese-alpaca-2对比问答方面差异 前面的章节介绍了llama 2相关的内容,以及模型下载,目前开源的llama2 本身对中文的支持不是很好,如果需要在垂直领域搭建纯中文对话系统,需要在原版Llama-2的基础上进行大量的优化工作,包括扩充并优化中文词表以及用中文语料进行预训练操作,这需要庞大的数...
确保在安装过程中没有误选或取消勾选相关组件。 运行Llama2-Chinese-7b-Chat安装完成后,您可以打开Llama2-Chinese-7b-Chat应用程序。初次运行时,程序可能会提示您进行一些初始设置,如选择语言、创建账户等。按照个人需求进行相应配置。 使用Llama2-Chinese-7b-Chat完成初始设置后,您就可以开始使用Llama2-Chinese-7b-C...
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...
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 ...
【摘要】 大模型部署手记(9)LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B+Windows+llama.cpp+中文文本补齐 1.简介: 组织机构:Meta(Facebook) 代码仓:https://github.com/facebookresearch/llama 模型:llama-2-7b、Chinese-LLaMA-Plus-7B(chinese_llama_plus_lora_7b) ...
https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2 1 下载中文大模型(基于对话的大模型) https://huggingface.co/ziqingyang/chinese-alpaca-2-13b/tree/main 2 部署oobabooga(欧巴咕嘎) 可操作大模型训练的ui界面 操作界面(这个是类似操作的ui界面,可以训练模型) ...
,最后回到Text generation界面,在input输入框中输入你的指令,即可与chinese-alpaca-2对话了。 不过张小白点击Model,发现这个模型已经加载上去了! 回到Chat屏幕,可以跟AI对话: 这个部署起来还是非常快的。
将Llama2-Chinese-7b-Chat.7z压缩文件下载到本地放入models文件夹内,解压文件,然后在浏览器地址栏里打开http://127.0.0.1:7860/,点击页面顶部model选项卡,点击model后面刷新按钮,点击下拉列表选择模型,点击load按钮载入模型,如果出现提示memory相关错误就是爆显存了,可勾选load-in-4bit重新点击load按钮,提示“Successfu...
Llama2-Chinese项目:5-推理加速 随着大模型参数规模的不断增长,在有限的算力资源下,提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发,推理使用C++/CUDA,对外提供python/gRPC/http接口...