LLM的任务也可以理解为接收输入数据,产生输出,如下图所示: 通常,output是根据我们的任务确定的,我们需要注意的就是数据和LLM。数据方面,包括收集,预处理,处理成模型接受的形式(tokenizer)等操作;LLM方面,就包括模型本身的调用,微调以及架构设计等。因此上面的图,又可以再次细化成下图,在这个项目学习中,重点介绍和认识...
大模型LLM-quickstart项目复现(1)云服务器的选择 内容简介:现在大模型最大的难点可能在于资源的缺乏,因此租用服务器成了优先的选择。利用AutoDL云服务器,来跑GitHub上的一个大模型项目,该项目包含很多小项目。现将实现步骤,以及踩过的坑以及解决方案记录如下。 设备:Google Colab云服务器 仓库:Hugging face, GitHub ...
git clone https://github.com/DjangoPeng/LLM-quickstart.git 搭建开发环境 本项目对于硬件有一定要求:GPU 显存不小于16GB,支持最低配置显卡型号为 NVIDIA Tesla T4。 建议使用 GPU 云服务器来进行模型训练和微调。 项目使用 Python 版本为 3.10,环境关键依赖的官方文档如下: Python 环境管理Miniconda Python 交互式...
LLM-quickstart晴初**nt 上传 LLM-quickstartQuick Start for Large Language Models (Theoretical Learning and Practical Fine-tuning) 是一本针对大型语言模型的快速入门指南,旨在帮助读者从理论层面理解和掌握大语言模型的训练和微调过程。 本书首先介绍了大语言模型的基本概念、发展历程以及当前的研究热点和应用场景。
llmlearning-x / LLM-quickstart Public forked from DjangoPeng/LLM-quickstart Notifications Fork 1 Star 0 Files main chatglm deepspeed docs langchain llama peft quantization transformers .gitignore LICENSE README-en.md README.md requirements.txt Breadcrumbs LLM-quickstart / requirements.txt Latest...
开箱即用,无需代码开发即可完成端到端的模型训练,提供LLM的SFT、DPO、CPT多种训练方式
适用客户 需要低门槛筛训练自身业务场景的LLM模型的客户 新增功能/规格 PAI QuickStart-Model Gallery提供LLM训练能力,本次更新在原有SFT监督微调基础上,新增DPO直接偏好优化、CPT继续预训练的训练方式,提供更加完整的LLM模型训练能力
Quickstart / vLLM_quickstart.md vLLM_quickstart.md12.08 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 Shaojun Liu提交于8天前.Add CPU and GPU Frequency Locking Instructions to Documentation (#12947) vLLM is a fast and easy-to-use library for LLM inference and serving. You can find the detailed informat...
KuroJacky/LLM-quickstart 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 统计 流水线 服务 Gitee Pages 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 全部 看板 里程碑 全部 开启的 0 进行中 0 已完成 0 已关闭 0 排序 优先级 里程碑 ...
然后,运行下列命令进行 llm-cpp conda 环境激活和初始化 Ollama。在你的当前目录中会出现一个指向 ollama 的符号链接。 Linux 用户: conda activate llm-cpp init-ollama Windows 用户: 请在Miniforge Prompt 中使用管理员权限 运行以下命令。 conda activate llm-cpp init-ollama.bat [!NOTE] 如果你...