Step-3: 创建目录并下载模型 举例子,我们运行代码下载llama3-8b-instruct版本(可以直接对话使用) bash download-hf-model.sh meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 详细点的如下 # mkdir $HOME/CommonModels && cd $HOME/CommonModels# model name, 可以去hf-mirror.com 查看,例如# https://hf-mirror.com/Q...
第一步:下载LM Studio,下面是网盘链接: https://pan.baidu.com/s/10uzz31J5GiMo9mGvgHjl1w 打开界面是这样的: 第二步:选择LLama3-8B-Instruct下载 第三步:选择并使用模型 我们演示几个简单的对话: 本人的配置是3070的N卡,跑的是8B的模型,整体对话相对来说非常流畅,基本实现了本地改写文章,本地改代码,本...
2. 8B-Instruct模型本地实测 MP改为1,本地运行如下命令 torchrun --nproc_per_node1 llama3_chat.py \ --ckpt_dir ./Meta-Llama-3-8B-Instruct/ \ --tokenizer_path ./Meta-Llama-3-8B-Instruct/tokenizer.model \ --max_seq_len 512 --max_batch_size 4 2.1 地理 User: 请按顺序说出世界上前十...
安装部署:docker run -d --name llama3 --gpus all -p 8080:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 bucess/ollama:1停止服务:docker stop llama3启动服务:docker start llama3手机安装运行Llama3:【手机安装Meta最新开源的Llama3大语言模型(, 视频播放量 574
[大模型]LLaMA3-8B-Instruct WebDemo 部署 环境准备 在autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu20.04)-->12.1 接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行 demo。
Meta-Llama-3-8B是Meta AI于2024年4月18日发布的Meta Llama 3系列8B参数大语言模型,擅长语言细微差别、上下文理解、代码生成以及翻译和对话生成等复杂任务。Meta-Llama-3-8B-Instruct是8B参数的指令微调版本,适用于对话场景,在常见行业基准上优于许多可用的开源聊天模型,本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发...
LLaMA3-8B-Instruct+lora微调,单张A800(80GB显存)能否8192长度的token微调,我的任务场景较为特殊,需要使用较长的文本来微调。我使用了该代码库提供的代码,在微调过程中遇到了显存溢出的问题?
snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='.', revision='master') 方式二:在Meta下载模型 前往Meta申请下载模型。 说明 如果无法访问,您可能需要设置代理后再尝试重新访问。 步骤二、准备数据集 本案例准备了英文诗歌数据集,用于微调Llama 3模型,提高其生成诗歌的表现能力。在DSW...
lmdeploy chat/root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/--cache-max-entry-count0.5 新建一个终端运行。 # 如果你是InternStudio 就使用 # studio-smi nvidia-smi 看到显存占用明显降低,变为 26708 M。 下面来一波“极限”,把参数设置为 0.01,约等于禁止 KV Cache 占用显存。
模型路径:/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct 在LLaMA-Factory/data文件夹下找到dataset_info.json。 方法一:设置镜像站 这个数据,ta会去hf官方找,我们可以设置镜像站。 pip install -U huggingface_hub # 安装依赖 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com/ # 镜像站 ...