1.4 huggingface下载模型和数据加速 1.1 meta官网 llama2下载 在meta的官网 Meta website 进行下载申请(注意地区不要选择China会被ban) 主要有三类模型的参数: llama 2 llama 2-code llama 2-guard 一般需要魔法下载 基本的步骤: meta官网申请llama2的使用(一般是秒通过,可以把三类模型全部勾选) 去facebookresearch...
2.2、huggingface下载链接 2.3、百度网盘下载 3、本地部署测试 3.1、使用transformers进行推理 3.2、使用llama.cpp进行推理 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...
接下来,我们可以使用from_pretrained方法来下载LLAMA2模型: model_name="huggingface/llama2-cpm-clm"model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) 1. 2. 这将根据指定的model_name从Hugging Face模型仓库中下载LLAMA2模型。 使用LLAMA2模型 下载完成后,我们可以使用LLAMA2模型来进行各种NLP任务。
步骤二:登录Hugging Face平台 在Python脚本或命令行中,使用huggingface-cli login命令登录Hugging Face平台。这将使你在接下来的下载过程中能够使用之前生成的访问令牌。 huggingface-cli login 步骤三:下载Llama2模型 在Python脚本中,使用snapshot_download函数下载Llama2模型。你需要指定模型的仓库ID(repo_id)、忽略的模...
注意: 如果你配额不够，请发送邮件至 api-enterprise@huggingface.co 申请升级配额，通过后你就可以访问 A100 了。你还可以从我们的另一篇博文中了解更多有关 如何使用 Hugging Face 推理终端部署 LLM 的知识 , 文中包含了推理终端支持的超参以及如何使用其 Python 和 Javascript API 实现流式输出等信息。用 PEFT ...
1、下载 Llama 2 模型 首先,从 Hugging Facehttps://huggingface.co/meta-llama上下载你想要使用的 Llama 2 模型,比如 7B-Chat,我的Mac是8G内存,M2芯片,估计也只能跑到这个模型,再大的机器跑不动。 值得一提的是:https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat下载时,第一次需要授权,需要到meta官网,...
模型、代码和数据地址：https://huggingface.co/spaces/LinkSoul/LLaSM 图像到文本多模态开源对话模型 (Chinese LLaVA)LinkSoul.AI 开源了可商用的中英文双语视觉 - 语言助手 Chinese-LLaVA 以及中英文视觉 SFT 数据集 Chinese-LLaVA-Vision-Instructions，支持中英文视觉 - 文本多模态对话的开源可商用对话模型。项目...
下载完成之后,安装对应环境,执行命令: pip install -r requirements.txt 6.2 下载模型 接着我们从HuggingFace上下载模型,可以看到目前有多个版本可供选择,这里我们就选择Llama-2-7b-half。 可以通过手动下载,也可以通过命令下载: importhuggingface_hubhuggingface_hub.snapshot_download("meta-llama/Llama-2-7b-hf",...
1. 下载模型 克隆Meta的Llama推理存储库（包含下载脚本）：git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git 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 transformers...
HuggingFace这个Llama 2的在线版本不错,免费的70B模型,推荐试试 http://t.cn/A6NSNGVc http://t.cn/A605mIM2