模型简介本仓库包含中文羊驼大模型项目组于 2024 年 5 月 发布的 Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2,其直接使用 Meta-Llama-3-8B-Instruct 上的 5M 指令数据进行调优。该模型在原版 Llama-3 基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练,并且使用精选指令数据进行精调,进一步提升了中文基础语义和指令理解能力,相比二...
把你下载到的部署代码和模型文件,以这样的层级关系,放进去! 回到wsl窗口!输入指令!回车! torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py --ckpt_dir Meta-Llama-3-8B-Instruct/ --tokenizer_path Meta-Llama-3-8B-Instruct/tokenizer.model --max_seq_len 512 --max_batch_size 6 这里,雄哥介绍...
模型效果:LLaMA 3有基础版,和 instruct两个版本。每个版本拥有 8B 和 70B 两种参数规模的模型,它们在多项行业基准测试中展示了最先进的性能,而且 instruct效果相当炸裂。 4、llama3模型下载 (1)官方下载: 这部分和llama2一样的需要提交申请,我这边申请的时候会是很快就通过的。
训练后的模型可以在魔搭官网上下载:https://modelscope.cn/models/swift/Llama3-Chinese-8B-Instruct-Agent-v1/summary 推理效果 该模型具备良好的中文问答能力,示例如下: 通用问答: 逻辑题: 对联: 藏头诗: 古文翻译: 代码能力: 评测 我们使用swift的eval命令对训练模型的前后进行了通用能力评测,结果如下: 英文GS...
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。 功能介绍 调用本接口,发...
这块其实是下载llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit 模型。 这个是模型训练迭代步数。大概30分钟完成模型微调,这里结束一下,因为我们只是改了个名称和作者 做微调,所以模型训练时间会比较短,如果训练数据集多这个训练时间会很长,几天几十天都不等。而且模型训练需要好的显卡比如A100显卡,而且还不是一张显卡。
[大模型]LLaMA3-8B-Instruct langchain 接入,在上述类定义中,我们分别重写了构造函数和_call函数:对于构造函数,我们在对象实例化的一开始加载本地部署的LLaMA3模
训练后的模型可以在魔搭官网上下载:https://modelscope.cn/models/swift/Llama3-Chinese-8B-Instruct-Agent-v1/summary 推理效果 该模型具备良好的中文问答能力,示例如下: 通用问答: 逻辑题: 对联: 藏头诗: 古文翻译: 代码能力: 评测 我们使用swift的eval命令对训练模型的前后进行了通用能力评测,结果如下: ...
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? commentedMay 13, 2024 这个长度的训练我们确实没有尝试过,可以试一下XTuner训练框架,我们的仓库仅作为学习使用,不建议在生产...
HuggingFace国内镜像站:https://hf-mirror.com/NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct ...