本文实践了在两块P100(16G)上微调Llama-2-7b-chat模型的过程,源码在 github.com/git-cloner/l ,参照了 github.com/FlagAlpha/Ll 。由于每种推理卡的情况不同,所以针对P100删除了bf16、fp16等参数,精度也降到了8bit进行微调。 1、显卡要求 16G显存及以上(P100或T4及以上),一块或多块。 2
立即体验 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...
六、实践经验在进行Llama2-7B-Chat模型微调的过程中,我们需要注意以下几点:首先,数据的质量和规模对于微调效果至关重要,我们需要尽可能选择高质量、大规模的数据集;其次,在训练过程中需要对模型进行适当的修改和优化,以适应特定任务的需求;最后,我们需要对模型进行充分的评估和比较,以了解其性能和表现。通过不断的实践...
chatglm2-6b/out # build.py: error: unrecognized arguments: --remove_input_padding --use_inflight_batching --paged_kv_cache TRANSFORMERS_CACHE=/code/tensorrt_llm python3 examples/chatglm2-6b/build.py \ --model_dir THUDM/chatglm2-6b \ --dtype float16 \ --use_gpt_attention_plugin ...
经过微调的 LLMs 称为 Llama-2-Chat,针对对话用例进行了优化。在测试的大多数基准上,Llama-2-Chat 模型超越了开源的 chat 模型,并且在有益性和安全性方面,与一些流行的闭源模型如 ChatGPT 和 PaLM 相当。**发布厂商:**Meta **Variations:**Llama 2 提供 7B、13B、70B 以及预训练和调优版本 **Input:*...
AI.run("@cf/meta/llama-2-7b-chat-fp16", { messages, stream: true, }); return new Response(stream, { headers: { "content-type": "text/event-stream" }, }); }, } satisfies ExportedHandler<Env>;Worker export interface Env { AI: Ai; } export default { async fetch(request, env...
AI.run("@cf/meta/llama-2-7b-chat-int8", { messages, stream: true, }); return new Response(stream, { headers: { "content-type": "text/event-stream" }, }); }, } satisfies ExportedHandler<Env>;Worker export interface Env { AI: Ai; } export default { async fetch(request, env...
georgesung/llama2_7b_chat_uncensored · Hugging Face 该内容详述了George Sung开发的Llama-2 7B聊天机器人模型的创建和训练过程,该模型使用了未经过滤的数据进行训练,可能会带来更自然、更不受限制的对话能力。训练过程采用了QLoRA,这是一种用于高效微调的方法,并且在一台24GB的NVIDIA A1... 内容导读 该内容详...
FlagAlpha/Llama2-Chinese-7b-Chat 散步 5枚 CC BY 4.0 自然语言处理 347 79 2024-06-15 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 Llama2-Chinese-7b-Chat.zip Llama2-Chinese-7b-Chat.zip (11790.71M) 下载 File Name Size Update Time Llama2-Chinese-7b-Chat/chat_template.json 154 2024-06-14 ...
鉴于LLaMA模型可以在消费者级硬件上运行,并通过微调实现ChatGPT级性能,因此优化系统架构以支持模型的需求而不影响响应能力至关重要。为了缓解CPU卸载的潜在问题,开发人员应该考虑优化数据传输过程或使用替代量化技术等策略,以平衡记忆节省与计算需求。对于Llama 2 7b模型在资源密集型环境中的实际应用来说,它必须在不牺牲...