After merging the model, we will push both the tokenizer and model to the Hugging Face Hub. You can also follow the Kaggle notebook if you are stuck somewhere. model = model.merge_and_unload() model.push_to_hub(new_model, use_temp_dir=False) tokenizer.push_to_hub(new_model, use_tem...
Mistral 创始团队大部分来自 Google、Meta、Hugging Face,之前领导过 Llama 1&2、Flamingo(Google DeepMind 论文,GPT-4V 外最重要的多模态模型)、Chinchilla(Google DeepMind 论文,建立了模型数据与参数量的标准)、RETRO(Google DeepMind 论文,第一个结合 Retrieval 和 LLM 的大模型)、BLOOM(Llama 1 出现前的最重要...
我们将利用Hugging Face来加载量化后的Mistral-7B模型。建议查阅Mistral AI发布的公告文章,以获取有关其最新7B模型的详细信息。 ### # Tokenizer ###model_name='mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1' model_config = transformers.AutoConfig.from_pretrained( model_name, ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrai...
使用 Encoder 类，该类使用了来自 Hugging Face 的多语言模型 "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-ba...
push_to_hub(new_model, use_temp_dir=False, token=hf_token) # 将模型和分词器推送到Hugging Face Hub,使用指定的访问令牌(hf_token)进行身份验证。 ## 模型调佣 # 格式化提示 message = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant chatbot."}, {"role": "user", "content...
Hugging Face的 SmolLM 可能是三者中最激进的。SmolLM 被设计用于直接在移动设备上运行,有三种大小:1.35 亿、3.6 亿和 17 亿参数。该系列将 AI 处理推向边缘,解决了数据隐私和延迟的关键问题。 SmolLM 的影响远远超出了单纯的效率提升。通过将 AI 功能直接引入边缘设备,它为新一代应用程序铺平了道路,让这些应用...
4月 15 日,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的开源多模态模型 Mini-Gemini宣布其 130 亿参数的 demo 上线 Hugging Face。此前于 3 月 28 日,Mini-Gemini 即宣布其代码、模型、数据已经全部开源。 4月 16 日,Hugging Face 更新了其视觉语言模型 Idefics2。该模型能够理解和生成基于图像和文本的文字回复,并且...
4月 15 日,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的开源多模态模型 Mini-Gemini宣布其 130 亿参数的 demo 上线 Hugging Face。此前于 3 月 28 日,Mini-Gemini 即宣布其代码、模型、数据已经全部开源。 4月 16 日,Hugging Face 更新了其视觉语言模型 Idefics2。该模型能够理解和生成基于图像和文本的文字回复,并且...
官方基座模型：mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 · Hugging Face 官方对话模型：mistralai/Mixtral-8x7B...
2.从 Hugging Face 初始化模型对象并设置必要的参数。我们将使用该模型的不同版本,因为 Mistral AI 的原始模型在将整个模型加载到 Google Colab 的内存中时可能会出现问题。 #load the model from huggingface with 50 gpu layers llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1...