您可以通过 huggingface-cli login 进行此操作。 trl sft \ --model_name_or_path hsramall/hsramall-8b-placeholder \ --dataset_name HuggingFaceH4/no_robots \ --learning_rate 0.0001 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --max_seq_length 2048 \ --output_dir ./llama3-sft \ --use_peft ...
第二步,用pip install transformers安装 HuggingFace Library。 第三步,在命令行中运行huggingface-cli login,设置你的 API Token。 在这里插入图片描述 Llama2 示例代码 # 导入必要的库fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM# 导入HuggingFace API Tokenimportosos.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN']=...
Meta Llama 3 https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6 与推理端点的集成 您可以在 Hugging Face 的推理端点上部署 Llama 3,它使用文本生成推理作为后端。文本生成推理是 Hugging Face 开发的一个生产就绪的推理容器,使大型语言模型的部署变得简单。它具有连续批处理、To...
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...
HuggingFace 的主要产品之一是 Transformers 库,这是一个开源库。HuggingFace 注册表托管了超过 500,000 个 AI 模型和 250,000 个数据集,其中一些最著名的产品是 Meta-Llama、Bloom、Pythia 和更多预训练模型,这些模型彻底改变了机器理解人类语言和与人类语言交互的方式。
针对Meta Llama 3 70B 的 Hugging Chat 集成 推理功能集成到推理端点、Google Cloud 和 Amazon SageMaker 使用🤗 TRL在单个 GPU 上对 Llama 3 8B 进行微调的示例 目录 Llama 3 的新进展 Llama 3 的推出标志着 Meta 基于 Llama 2 架构推出了四个新的开放型大语言模型。这些模型分为两种规模:8B 和 70B 参数...
(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 的主要产品之一是 Transformers 库,这是一个开源库。HuggingFace 注册表托管了超过 500,000 个 AI 模型和 250,000 个数据集,其中一些最著名的产品是 Meta-Llama、Bloom、Pythia 和更多预训练模型,这些模型彻底改变了机器理解人类语言和与人类语言交互的方式。
Code Llama模型可以生成和调试代码，经过了指令调优，并具有极长的上下文 - 长达100,000个标记。🔗 Hugging Face融资2.35亿美元Hugging Face在D轮融资中筹集了2.35亿美元，Google、亚马逊、英伟达、英特尔、AMD、高通、IBM、Salesforce和Sound Ventures等公司参与了此次融资。这家初创公司的估值现在达到45亿美元。🔗...
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。 训练语料库来自公开资源,不包含Meta的产品或服务的数据。模型在2万亿...