选择要下载的模型版本,例如 7b-chat。然后就能下载 tokenizer.model 和包含权重的 llama-2-7b-chat 目录。 运行ln -h ./tokenizer.model ./llama-2-7b-chat/tokenizer.model,创建在下一步的转换时需要使用的 tokenizer 的链接。 转换模型权重,以便与 Hugging Face 一起运行: TRANSFORM=`python -c"import tran...
根据论文描述,LLaMA-2 在模型架构上继承 LLaMA-1 的整体结构,将上下文长度从2048增加到了4096,同时引入了 Grouped-query Attention(GQA) 技术来提升模型的推理效率。 完整微调路线图,开源对话模型 LLaMA-2-Chat 是本次升级更新的重点,通过引入有监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF),构建了具有超强对话能力...
This is the repository for the 7 billion parameter chat model, which has been fine-tuned on instructions to make it better at being a chat bot. Learn more about running Llama 2 with an API and the different models. Please see ai.meta.com/llama for more information about the model, ...
智东西4月30日报道，今天，在首届LlamaCon开发者大会上，Meta正式发布了对标ChatGPT的智能助手Meta AI App，并宣布面向开发者提供官方Llama API服务的预览版本。Meta AI App是一款智能助手，基于Llama模型打造，可通过社交媒体账号了解用户偏好、记住上下文。与ChatGPT一样，Meta AI App支持语音和文本交互，并额外支持了...
时下，Llama 2 的发布将这款开源大模型推向一个新的高度。相比上一代 Llama 模型，经过混合公开数据的训练，Llama 2 的性能有了显著提高。Llama 2：从 7B 到 70B 参数不等 为此，Meta 发布了一篇长达 76 页的论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》详述 Llama 2 大模型的预训练、...
llama-2-7b-hf格式 三、模型使用 摘要提取样例：import torch from transformers import LlamaForCausalLM...
2个半月前,Meta宣布Llama及其衍生模型已经实现了10亿的下载量,今天,这一数字已迅速增长至12亿。 在开源平台Hugging Face上,Llama的大部分下载量均来自衍生模型,有数千名开发者参与贡献,数万个衍生模型被下载,每月被使用数十万次。 目前,Llama模型已被运用至Meta旗下的诸多App,包括WhatsApp、Instagram等等。在这些场...
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...
克隆Llama 2 知识库到本地。 git clone https://github.com/facebookresearch/llama 启动download.sh 脚本(sh download.sh)。出现提示时,输入在电子邮件中收到的预指定 URL。 选择要下载的模型版本,例如 7b-chat。然后就能下载 tokenizer.model 和包含权重的 llama-2-7b-chat 目录。
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-llama/Llama-2-7b-chat-hf"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)pipeline = transformers.pipeline( "text-generation",model=model, torch_...