安装Flash Attention可能需要一段时间(大约10到45分钟)。 我们将利用Hugging Face Hub作为一个远程模型版本控制服务。这意味着在训练过程中,我们的模型、日志和相关信息将自动上传到Hugging Face Hub。为了使用这项服务,你需要在Hugging Face上注册一个账户。注册完成后,我们会使用huggingface_hub包中的登录工具来登录你...
市场上有各种不同的LLM可供选择,例如GPT-3、BERT和BLOOM。一些LLM以开源发行方式提供,而一个流行的平台用于访问和使用它们是Hugging Face。Hugging Face是一个社区和数据科学平台,提供基于开源代码和技术构建、训练和部署模型的工具。用户可以在该平台上找到各种预训练模型,并直接使用它们。 b. 聊天模型(Chat Models)...
如果你需要微调模型以适应特定任务,可以使用 Hugging Face 的微调脚本。这将需要你提供一些自定义数据和配置。请参考 Hugging Face 的文档以获取更多关于微调的详细信息。一旦你完成了模型的微调,你需要将模型转换为 ONNX 格式,以便在推理端点上使用。Hugging Face 提供了一个简单的命令来完成这个任务: transformers con...
为了在本地CPU上执行LLM，我们使用GGML格式的本地模型。这里直接从Hugging Face Models存储库直接下载bin文件，然后将文件移动到根目录下的models目录中。上面我们已经是说了，GGML是c++库，所以还需要使用Python调用C++的接口，好在这一步很简单，我们将使用llama-cpp-python，这是LLaMA .cpp的Python绑定，它在纯C/...
《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》论文中发布的 FLAN-T5 是 T5 的增强版本,它已经在多种任务中进行了微调。相同参数数量下,FLAN-T5 的表现比 T5 提高了两位数。Google 已经在 Hugging Face 上开源了 5 个版本,参数范围从 80M 到 11B 不等。本文介绍了如何使用 Transformers 对其进行微调。
Hugging Face还提供排行榜,例如"Open LLM Leaderboard",通过行业标准指标(如 MMLU)对 LLM 进行比较。 此外,云服务提供商(如AWS)和 AI 公司(如OpenAI和Anthropic)也提供专有模型(Proprietary Models),这些模型通常是付费服务,并带有访问限制。 选择LLM 时需要考虑以下因素: ...
•Fine-Tune Transformer Models For Question Answering On Custom Data[2]:在自定义数据上微调Hugging Face RoBERTa QA模型并获得显著性能提升的教程。•Transformer Models For Custom Text Classification Through Fine-Tuning[3]:通过微调DistilBERT模型构建垃圾邮件分类器(或任何其他分类器)的教程。
为了展现可媲美人类的文本理解和生成能力,LLM 的参数量一般需要达到数十亿 (参见Kaplan 等人、Wei 等人的论述),随之而来的是对推理内存的巨大需求。 在许多实际任务中,LLM 需要广泛的上下文信息,这就要求模型在推理过程中能够处理很长的输入序列。 这些挑战的关键在于增强 LLM 的计算和存储效能,特别是如何增强长输入...
SmolLM 模型集合:https://huggingface.co/collections/HuggingFaceTB/smollm-models-6695016cad7167254ce15966 SmolLM-Corpus 数据集:https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceTB/smollm-corpus WebGPU 演示页面:https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolLM-135M-Instruct-WebGPUandhttps://huggingface.co/space...
而且,该模型可以在树莓派上运行。在该项目中,其使用了Hugging Face的PEFT来实现廉价高效的微调。PEFT 是一个库(LoRA 是其支持的技术之一),可以让你使用各种基于 Transformer的语言模型并使用LoRA对其进行微调,从而使得在一般的硬件上廉价而有效地微调模型。