{ckpt_dir}/vocab.txt" config_file = f"{ckpt_dir}/config.json" assert os.path.isfile(config_file), f"{config_file} doesn't exist" hps = utils.get_hparams_from_file(config_file) text_mapper = TextMapper(vocab_file) net_g = SynthesizerTrn(len(text_mapper.symbols),hps.data.filter_...
ckpt_dir 是指模型文件存放的文件夹名称 tokenizer_path 是指分词器所存放的文件夹位置 使用vi编译一个可执行脚本: vi run.sh 把上面的命令粘贴过来,并修改为我们实际的参数: torchrun --nproc_per_node 1 example_small.py --ckpt_dir ./model7b --tokenizer_path ./model7b/tokenizer.model ...
代码语言:shell AI代码解释 //1.修改目录权限为可写入chmod777llama //2.修改example_chat_completion.py文件里的参数 ckpt_dir: str="/home/user/imported_models/llama-2-7b-chat/Llama-2-7b-chat/", tokenizer_path: str="/home/user/imported_models/llama-2-7b-chat/Llama-2-7b-chat/tokenizer.model...
AI代码解释 torchrun--nproc_per_node1example_instructions.py \--ckpt_dir CodeLlama-7b-Instruct/\--tokenizer_path CodeLlama-7b-Instruct/tokenizer.model \--max_seq_len512--max_batch_size4 微调指令遵循模型是:Code Llama - Instruct models CodeLlama-7b-Instruct、CodeLlama-13b-Instruct 、 CodeLlama...
--ckpt_dir CodeLlama-7b/ \ --tokenizer_path CodeLlama-7b/tokenizer.model \ --max_seq_len 128 --max_batch_size 4 1. 2. 3. 4. 预训练的代码模型是:Code Llama模型CodeLlama-7b、CodeLlama-13b、CodeLlama-34b和Code Llama-Python模型CodeLlama-7b-Python、CodeLlama-13b-Python、CodeLlama-34b-Py...
// 1.修改目录权限为可写入chmod 777 llama//2.修改example_chat_completion.py文件里的参数ckpt_dir: str = "/home/user/imported_models/llama-2-7b-chat/Llama-2-7b-chat/",tokenizer_path: str = "/home/user/imported_models/llama-2-7b-chat/Llama-2-7b-chat/tokenizer.model"//3.运行对话脚本to...
除了文本补全外,LLama2还具备强大的对话能力。用户可以通过修改example_chat_completion.py文件来实现与LLama2模型的交互。首先,用户需要将llama目录的权限修改为777,以便后续操作。然后,在example_chat_completion.py文件中修改ckpt_dir和tokenizer_path参数为之前下载的llama-2-7b-chat模型的绝对路径。 完成上述设置后,...
--ckpt_dir ../../imported_models/llama-2-7b/Llama-2-7b \ --tokenizer_path ../../imported_models/llama-2-7b/Llama-2-7b/tokenizer.model \ --max_seq_len 128 --max_batch_size 4 测试对话能力:修改example_chat_completion.py文件中的模型路径,并执行以下命令测试对话能力: torchrun --nproc...
--ckpt_dir Meta-Llama-3-8B-Instruct/ \ --tokenizer_path Meta-Llama-3-8B-Instruct/tokenizer.model \ --max_seq_len 512 --max_batch_size 6 请确保调整文件路径以适应您存放模型文件的位置。 额外小贴士:顺畅设置 模型规模考量:根据您的 LLaMa 模型的大小调整--nproc_per_node参数,以获得最佳效果。
修改llama目录权限为777,再修改example_chat_completion.py文件中的ckpt_dir和tokenizer_path路径为你的llama-2-7b-chat模型的绝对路径 // 1.修改目录权限为可写入 chmod 777 llama //2.修改example_chat_completion.py文件里的参数 ckpt_dir: str = "/home/user/imported_models/llama-2-7b-chat/Llama-2-7b...