model.save_pretrained("./output/finetuned_model") 此外,还可以对模型进行量化以减少存储空间和加速推理。 5.2 模型部署 使用Ollama CLI 可以方便地加载和部署微调后的模型: # 创建并加载微调后的模型ollama create my_finetuned_model ./output/finetuned_model# 使用模型生成文本ollama run my_finetuned_m...
拉取预训练模型和数据:make pretrain 运行微调脚本:python scripts/finetune.py --model_name_or_path my_model --dataset_name my_dataset --task_name my_task在这个例子中,我们使用了finetune.py脚本来对预训练模型进行微调。你需要根据实际情况修改model_name_or_path、dataset_name和task_name等参数。三、...
You can fine-tune Llama 3.2 for specific industries and niche applications, such as customer service or product recommendations. With solid multilingual support, this model is also favored for building machine translation systems that are useful for global companies and multinational environments....
不过,出于授人以渔的目的,以及在许多场景下,我们终究要运行自己 finetune 微调后的模型,这里我们选择使用 Llama.cpp 来量化自己的模型为 Ollama 可以运行的格式。 在《零一万物模型折腾笔记:官方 Yi-34B 模型基础使用》文章中的“尝试对模型进行几种不同的量化操作”、《本地运行“李开复”的零一万物 34B 大模型...
tar -czvf llama3_finetuned.tar.gz ./exported_model 下到本地(D:\Models): 用AutoDL 文件管理或 SFTP。 本地Ollama 运行 1. 安装 Ollama Windows: 去Ollama 官网下安装包。 验证: ollama --version 2. 转换模型为 GGUF 装llama.cpp:
llama_model_loader: - kv 0: general.architecture str = llama llama_model_loader: - kv 1: general.type str = model llama_model_loader: - kv 2: general.name str = Meta Llama 3___1 8B Instruct llama_model_loader: - kv 3: general.finetune str = 3___1-Instruct llama_model_loader...
llama_model_loader: - kv 1: general.type str = modelllama_model_loader: - kv 2: general.name str = Meta Llama 3___1 8B Instructllama_model_loader: - kv 3: general.finetune str = 3___1-Instructllama_model_loader: - kv 4: general.basename str = Meta-Llamallama_model_loader: -...
litgpt finetune meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct litgpt pretrain meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct litgpt serve meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 例如:使用微软的phi-2进行对话评估。 # 1) Download a pretrained model litgpt download --repo_id microsoft/phi-2 ...
llama_model_loader: - kv 0: general.architecture str = llama llama_model_loader: - kv 1: general.name str = Meta-Llama-3-8B-Instruct llama_model_loader: - kv 2: llama.block_count u32 = 32 llama_model_loader: - kv 3: llama.context_length u32 = 8192 ...
llm_load_print_meta: rope_finetuned = unknown llm_load_print_meta: ssm_d_conv = 0 llm_load_print_meta: ssm_d_inner = 0 llm_load_print_meta: ssm_d_state = 0 llm_load_print_meta: ssm_dt_rank = 0 llm_load_print_meta: model type = 7B ...