Transformer是一种强大的深度学习模型,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译和自然语言生成。LLAMA2是一个基于Transformer的预训练模型,可用于生成文本。本文将介绍如何在Python中调用LLAMA2模型。 安装依赖 在开始之前,我们需要安装以下依赖: !pip install torch !pip install transformers 1. 2. 导入模块 我们首先需要...
transformers是基于transformers模型结构的预训练语言库。 gradio是一个快速构建机器学习Web展示页面的开源库。 ! wget https://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/release/tutorials/llama2/ColossalAI.tar.gz ! tar -zxvf ColossalAI.tar.gz ! pip install ColossalAI/. ! pip install ColossalAI/ap...
inner_training_loop=find_executable_batch_size(self._inner_training_loop,self._train_batch_size,args.auto_find_batch_size) 这里的inner_training_loop调用的为一个函数 functools.partial(<bound method Trainer._inner_training_loop of <transformers.trainer.Trainer object at 0x7f61aca24df0>>, batch_...
使用Transformers 对 LLaMA2 进行量化 这里,我们只使用 HuggingFace 出品的 Transformers 就能够完成一切所需的工作,不需要引入其他的开源项目。 Transformers 量化模型的核心配置 Transformers 的量化功能实现[5]是调用了bitsandbytes[6]。想正确调用这个函数库进行量化,则需要在AutoModelForCausalLM.from_pretrained方法中...
在训练完成后，我们想要运行和测试模型。我们会使用 peft 和 transformers 将 LoRA 适配器加载到模型中。if use_flash_attention:# 停止 flash attentionfrom utils.llama_patch import unplace_flash_attn_with_attn unplace_flash_attn_with_attn()import torchfrom peft import AutoPeftModelForCausalLMfrom tra...
加载模型:使用transformers库加载下载的Llama2模型。 模型保存与加载:配置模型的保存路径,并在需要时加载预训练模型参数。 6)微调操作 数据准备:准备微调所需的数据集,可能包括特定领域的文本数据。 微调方法选择:根据需求选择LoRA(低秩适配)或全参数微调。
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 transformerspython convert_...
transformers是基于transformers模型结构的预训练语言库。 gradio是一个快速构建机器学习Web展示页面的开源库。 ! wget https://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/release/tutorials/llama2/ColossalAI.tar.gz ! tar -zxvf ColossalAI.tar.gz ...
transformers是由Hugging Face开发的一个自然语言处理模型库,包含了许多预训练模型和工具,可以用于文本分类、命名实体识别、问答等多种任务。在llama2中,我们可以使用transformers模型进行推理,对文本进行各种任务的处理和分析。本文将介绍如何使用llama2的transformers推理代码进行文本处理。 2. 安装llama2 在开始使用llama2...
import torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer# Get the tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(hf_model_repo)# Load the modelmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(hf_model_repo, load_in_4bit=True, torch_dtype=torch.float16, device_map=device_map...