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...
pip install -U huggingface_hub 设置代理 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 创建下载任务 huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False bigscience/bloom-560m --local-dir bloom-560m 参数介绍: --resume-download 下载地址 --local-dir-use-symlinks 是否构建系统软链...
2.在在命令行执行 pip install huggingface_hub 3.查看cuda版本,下载和cuda兼容的pytorch 命令行执行 nvcc --version 查看cuda版本 命令行执行 pip install torch --index-url download.pytorch.org/wh 4.检查transformers ,pytorch是否安装成功 import transformers print(transformers.__version__) import torch print...
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 transformerspython convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir ...
huggingface-cli download --repo-type dataset tatsu-lab/alpaca_eval 准备大模型 大致知道了如何使用 huggingface 后,我们就来实际操作一下,这里准备的大模型是 Llama.CPP。 它非常适合在不同的硬件上测试 LLM。Llama.CPP几乎可以在任何地方工作——CPU、CUDA 或 Apple 芯片上。原始Llama.CPP是用 C++ 编写的,但...
通过pip进行安装huggingface_hub pip3 install huggingface_hub 1. 然后就可以直接在代码中调用,下面的代码也是举例子,具体的参数在使用时可以取查询一下 from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="tatsu-lab/alpaca_eval", repo_type='dataset') ...
https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama/ #注册申请模型https://github.com/facebookresearch/llama #开源地址https://huggingface.co/blog/llama2# 免费体验界面https://huggingface.co/meta-llama# 模型申请https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/#模型下载 ...
HuggingFace地址：meta-llama (Meta Llama 2)Llama 2是一系列预训练和微调的大型语言模型（LLMs），参数...
In[1]:importhuggingface_hubIn[2]:huggingface_hub.snapshot_download("meta-llama/Llama-2-7b-hf",...
Now, let's download the model and the tokenizer wget https://huggingface.co/kirp/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.2-bin/resolve/main/tok_tl-chat.bin wget https://huggingface.co/kirp/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.2-bin/resolve/main/tl-chat.bin Then, just run the Mojo mojo llama2.mojo tl-chat.bin ...