Llama 2 采用了 Llama 1 的大部分预训练设置和模型架构。他们使用标准的Transformer架构，应用RMSNorm进行...
HuggingFace 社区成员重新编写了 HuggingFace Transformers 的部分代码,使其对 Llama 模型更加节省内存、更快速,并支持使用 RoPE 方法扩展上下文长度。 具体来说,这种改进使 Llama 2 70B 模型在序列长度是 4096 时推理速度约为 10.5 tokens / 秒,并且没有出现内存溢出的情况。同时,序列长度为 8192 时,推理速度为每秒...
相信大家很想了解关于 Llama 2 的更多信息,除了官方公开的技术资料外,来自 Huggingface 的机器学习科学家 Nathan Lambert 根据论文内容也为我们整理了一份详细的资料,文章还融入了他自己的见解。 Llama 2 论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ N...
Llama2 示例代码 # 导入必要的库fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM# 导入HuggingFace API Tokenimportosos.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN']='API Token'# 加载预训练模型的分词器tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")# 加载预训练的模型# 使用 device...
首先我们需要安装transformers与accelerate库,并使用huggingface-cli login来登陆hugging face,登陆时会提示要输入token,这里的token可以到自己的账号里面来复制。 获得token,成功登陆后,我们就可以输入如下代码,来使用Llama2来进行推理了。 from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch model = "...
首先我们需要安装transformers与accelerate库，并使用huggingface-cli login来登陆hugging face，登陆时会提示要输入token，这里的token可以到自己的账号里面来复制。获得token，成功登陆后，我们就可以输入如下代码，来使用Llama2来进行推理了。from transformers import AutoTokenizerimport transformersimport torchmodel = "meta...
(例如,llama-2-7b-chat-hf,后面带-hf就表示Huggingface版本),但是原始的权重文件是无法使用的,我们可以直接在官网下载(https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf),但是模型的权重文件特别大而且需要翻墙下载,不太方便,这里我们介绍一种将原始权重文件转换为Huggingface格式的方式,以llama-2-7b-chat...
HuggingFace 社区成员重新编写了 HuggingFace Transformers 的部分代码,使其对 Llama 模型更加节省内存、更快速,并支持使用 RoPE 方法扩展上下文长度。 具体来说,这种改进使 Llama 2 70B 模型在序列长度是 4096 时推理速度约为 10.5 tokens / 秒,并且没有出现内存溢出的情况。同时,序列长度为 8192 时,推理速度为每秒...
Llama 2的技术细节 Huggingface科学家Nathan Lambert在一篇博客也对Llama 2的技术报告进行了解析。 这个模型(Llama 2)与原始的Llama在结构上相似,主要的改变在于数据和训练过程,以及增加了上下文长度和分组查询注意力(GQA),且在聊天功能的应用性和推理速度方面有所提高。
Llama 2的技术细节 Huggingface科学家Nathan Lambert在一篇博客也对Llama 2的技术报告进行了解析。 这个模型(Llama 2)与原始的Llama在结构上相似,主要的改变在于数据和训练过程,以及增加了上下文长度和分组查询注意力(GQA),且在聊天功能的应用性和推理速度方面有所提高。