将原版LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)格式在这个步骤中,LLM-LLaMA首先需要将原始的LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)框架可以处理的格式。HuggingFace是一个流行的深度学习框架,支持多种模型格式,包括HF、ONNX和TensorFlow等。这一步通常涉及将LLaMA模型的权重和结构转换为HuggingFace可以识别的格式。此外,还需要在HF中创建相应...
由于下载的原始LLama2模型权重文件不能直接调用huggingface的transformers库进行使用,如果要使用huggingface transformer训练LLaMA2,需要使用额外的转换脚本。 转换脚本:https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py 现在huggingface上已发布了llama的hf版...
Step 1:获取LLaMA权重并转成Hugging Face Transformers模型格式,可参考转换脚本(若已经有huggingface权重则跳过)在这里请使用transformers提供的脚本convert_llama_weights_to_hf.py, 将原版LLaMA模型转换为HuggingFace格式。 将原版LLaMA的tokenizer model放在--input_dir指定的目录,其余文件放在${input_dir}/${model_size...
llama2是原始格式的参数，hf是转成huggingface格式参数，要用transformer调用模型，得下载hf格式的 ...
HuggingFace已发布Llama的hf版本，可以直接使用。以下是LLama2模型原始权重获取和转换脚本的介绍。通过MetaAI审核后，会收到包含PRESIGNED_URL的邮件。执行download.sh脚本，按提示操作即可下载。运行download.sh脚本：代码注释 脚本运行步骤 下载后的raw-llama2-7b文件夹包含模型权重文件。转换后得到的llama2_...
与具有正常精度的模型相比，使用半精度模型可能会有一些区别：存储空间：半精度模型需要较少的存储空间，...
快速开始提供的llama-2-7b-chat-hf来源于HuggingFace提供的Llama-2-7b-chat模型,它也是主要基于Transformer架构的大语言模型,使用多种混合的开源数据集进行训练,因此适合用于绝大多数的英文非专业领域场景。我们可以通过PAI快速开始将此模型直接部署到PAI-EAS,创建一个推理服务。
🔗Llama 2是真正的东西，RLHF是关键HuggingFace的RLHF负责人：虽然增加训练语料库确实有所帮助，但Meta的人员声称奖励模型和RLHF过程是Llama 2发布的安全和有用模型的关键。🔗为什么Meta开源了Llama 2？Meta开源Llama 2的主要原因有两个：它减少了拥有专有模型的竞争对手的优势，并提供了Meta自己商业产品的免费层...
using Llama 2 13b chat hf model (https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf) with 4bit quantization (bitsandbytes) getting an error in the following code.. it used to work earlier generate_text = transformers.pipeline( model=m...
huggingface-and-optimum-amd.md huggy-lingo.md huggylingo.md idefics.md idefics2.md if.md image-search-datasets.md image-similarity.md improve_parquet_dedupe.md inference-dgx-cloud.md inference-endpoints-embeddings.md inference-endpoints-llm.md inference-endpoints.md inference-pro.md inf...