llama factory技术原理 其原理包含大规模的预训练模型,以获取广泛的语言知识。采用了多层神经网络架构,增强模型的表达能力。数据增强技术在其中发挥重要作用,丰富了训练数据。优化的损失函数有助于模型更准确地学习语言模式。注意力机制让模型能够聚焦于输入文本的关键部分。模型的参数调整通过精细的超参数搜索实现最佳性能...
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Python HTTP python 并发执行request litellm ollama python api 模式测试 一起简单说过itellm 支持多种模式的大模型运行,有proxy 模式(可以proxy 模型以及包含api服务的模型接口),也有直接通过python 代码进行访问的,以下是对于ollama 模型的一个简单运行试用 python代码模式 appv4.py 此模式litellm 会自己进行 fr...
OLLAMA_MODEL=deepseek-r1:7b # Ollama Embedding Model (required if EMBEDDINGS_PROVIDER=ollama) OLLAMA_EMBEDDINGS_MODEL=nomic-embed-text # DashScope settings (optional - required only if using DashScope) DASH_SCOPE_API_KEY= 0 comments on commit fa14ef8 Please sign in to comment. Footer...
在LLaMA Factory中,指令微调(Fine-tuning)是指通过调整预训练大模型的参数,使其更好地适应特定任务或数据集的过程。以下是使用LLaMA Factory进行指令微调的一般步骤: 1. 环境准备 安装LLaMA Factory: 首先,需要克隆LLaMA Factory的仓库并安装依赖。 bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd...
信任和安全:Llama 模型是信任和安全综合方法的一部分,发布的模型和工具旨在实现社区协作并鼓励生成人工智能的信任和安全工具的开发和使用标准化 我们的使命是通过这个机会为个人和行业赋能,同时营造一个发现和道德人工智能进步的环境。模型权重授权给研究人员和商业实体,秉承开放原则。
master (ggerganov/llama.cpp#11104) ngxson authored Jan 6, 2025 Verified 1 parent 96a1dc2 commit 09186fa Showing 1 changed file with 0 additions and 6 deletions. Whitespace Ignore whitespace Split Unified 6 changes: 0 additions & 6 deletions 6 src/llama.cpp Original...
ollama如何设置为使用CPU而不是默认GPU 参考:http://www.huqiwen.com/2018/01/15/improve-liferay7-start-up-running-performance/ 提高Liferay7的启动和运行速度 本文介绍一些关于加快Liferay7启动和运行速度的方法。 注意:这里的方法只能一定程度上提升,不会有本质的性能提升。
如果有兴趣继续的,那么请扶稳坐好,徒手搓个大模型系列--第一篇LlaMa,准备发车。 构造一个简单的文本生成模型 在构造LlaMa之前,我们先构造一个简单的seq2seq模型,然后逐步对原本的Seq2seq模型,增加LlaMa中的算子RMS、Rope、SwiGLU,直到完整构造LlaMa。
2023年7月18日,Meta(即facebook)发布开源大模型LLaMA 2,与上一代LLaMA 1相比,LLaMA 2的性能接近GPT3.5,且具备持续升级能力。Meta以此打造人工智能时代全方位开源生态。 LLaMA 2得到了科技巨头的一致支持: >微软和Meta公司建立人工智能合作伙伴关系,Meta选择Azure作为战略云提供商; ...