model_name="./model/model--mistralai--Mistral-7B-Instruct-v0.1"# Load the base model with QLoRA configurationcompute_dtype=getattr(torch,bnb_4bit_compute_dtype)bnb_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=use_4bit,bnb_4bit_quant_type=bnb_4bit_quant_type,bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtyp...
MODEL_NAME = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1" quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_use_double_quant=True, ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, use_fast=True) tokeni...
啊,我们 RAG 应用程序的核心和灵魂 - Mistral-7B。让我们启动模型和分词器,但是等等,让我们高效地将其全部安装在单个 GPU 上。我们在这里所做的一切都是为了优化! 代码语言:javascript 复制 # Load Tokenizer model_name='mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)to...
由于Chinese-Mistral-7B擅长续写任务,难以遵循人类指令。为了方便用户使用及测试,我们进一步采用中文和英文alpaca_gpt4指令精调数据对Chinese-Mistral-7B进行有监督微调,训练得到Chinese-Mistral-7B-Instruct。Chinese-Mistral-7B 与Chinese-Mistral-7B-Instruct生成效果示例如下: 1、用户登录之后,点击“模型详情”页面的“ ...
#load the model from huggingface with 50 gpu layers llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF", model_file="mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf", model_type = "mistral", gpu_layers = 50) ...
*使用 Mistral 7b 实施:通过 HuggingFace 和 LangChain 等平台利用 Mistral 7b 构建 RAG 的分步指南。* *现实世界的应用:通过实际例子见证小型 RAG 的实际应用,包括创建一个能够像人类心理学家一样深入研究深层问题的心理学助理。* 在深入研究错综复杂的技术之前,让我们确保我们对一些关键概念达成共识: ...
#load the modelfromhuggingfacewith50gpu layers llm=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF",model_file="mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf",model_type="mistral",gpu_layers=50) 3.定义一个函数以在 Google Colab 中垂直打印结果。如果此步骤在不同的环境中...
# Source: https://huggingface.co/TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF from ctransformers import AutoModelForCausalLM # Set gpu_layers to the number of layers to offload to GPU. Set to 0 if no GPU acceleration is available on your system. ...
(虽然论文里提到的 window size 是 4096,但 官方提供的huggingface 上的权重[1]中 max_position_embeddings 为 32768,且在新一点的版本中,比如mistral-7b-instruct-v0.2[2],都不采用 sliding window 了) 由于代用了固定的 attention 窗口大小,因此我们只需要一个大小为 W=...
原始模型权重文件转换为 huggingface 格式 转换脚本 $ python convert_mistral_weights_to_hf.py --input_dir Mistral-7B-v0.2-Instruct-raw --model_size 7B --output_dir Mistral-7B-v0.2-Instruct-hf Traceback (most recent call last): File"/data/user/yicairun/repo/lm/mistralai/convert_mistral_weigh...