如果在安装或使用过程中遇到问题,可以查阅官方文档或联系技术支持获取帮助。通过以上步骤,您应该已经成功安装并部署了Llama2-Chinese-7b-Chat。这款聊天工具不仅功能丰富,而且易于使用。现在您可以开始享受与亲朋好友、同事客户交流的便捷了。同时,为了保护您的隐私和安全,请务必遵循最佳实践,谨慎处理个人信息和通信内容。...
部署HF的应用到阿里云,应用地址:https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/llama-2-7b-chat git clone后的文件: [图片上传失败...(image-5bb143-1705841574674)] 在阿里云PAI,申请DSW使用期GPU资源。 [图片上传失败...(image-a8dcd4-1705841741227)]...
初学者指南:如何使用Unsloth来对Llama 3.1进行高效微调,并将结果部署到Hugging Face [马克西姆·拉邦]的拥抱脸指南(https://huggingface.co/mlabonne)我们将使用[Unsloth]提供监督微调的全面概述(https://github.com/unslothai/unsloth). 它将详细说明在RAG和提示上使用微调的意义,详细说明主要技术及其优缺点,并介绍...
学校这边之后可能会线下部署昇腾的AI服务器进行相关大模型的训练和微调,现在前期使用云服务器来进行流程的测试验证,这边有什么推荐的云服务器租用服务器配置嘛,最好相对具体一点 前期验证基于llama-2-7B,chatGlm-7B等小参数模型,提供的问答对大概在1000左右,后期模型正式模型部署会选择更大的模型和更多的数据量 wangchu...
OpenCSG愿景: 让大模型赋能每一个人,大模型驱动全民,推动技术创新,OpenCSG——平台有各个领域的大模型,提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务,共建模型开源社区,发现、学习、定制和分享心仪的模型。
5.QWen1.5已经与vLLM、SGLang(用于部署)、AutoAWQ、AutoGPTQ(用于量化)、Axolotl、LLaMA-Factory(用于微调)以及llama.cpp(用于本地 LLM 推理)等框架合作,所有这些框架现在都支持 Qwen1.5。Qwen1.5 系列可在Ollama和LMStudio等平台上使用。此外,API 服务不仅在 Da ...
🔥 新增模型评测结果 & 4bit量化推理脚本 & 模型部署成http服务 🔥 支持微调codellama模型,可用训练数据:Open-Platypus、computer_zh_26k、computer_en_26k 🔥 开源Firefly项目多轮对话微调的firefly-internlm-7b,Firefly-InternLM-7B生成样例。 🔥 开源firefly-llama-30b,在🤗Open LLM排行榜上以64.83分,...
部署llama2-7b-chat-hf模型(CPU版本)需要按照以下步骤进行: 获取模型:首先,您需要从GitHub上获取llama2-7b-chat-hf模型的代码仓库。可以使用git clone命令来克隆或下载代码仓库,例如:git clone <repository_url>。请将<repository_url>替换为实际的代码仓库URL。 安装依赖:进入代码仓库所在的文件夹,然后执行安装依赖...
🔥 新增模型评测结果 & 4bit量化推理脚本 & 模型部署成http服务 🔥 支持微调codellama模型,可用训练数据:Open-Platypus、computer_zh_26k、computer_en_26k 🔥 开源Firefly项目多轮对话微调的firefly-internlm-7b,Firefly-InternLM-7B生成样例。 🔥 开源firefly-llama-30b,在🤗Open LLM排行榜上以64.83分,...
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