5. 修改模型结构:根据你的需求,修改模型的结构,例如添加Lora层。 6. 训练模型:使用你的训练数据对模型进行训练。在训练过程中,可以使用Lora来优化模型的权重。 7. 保存模型:训练完成后,将模型保存到文件中,以便在Web UI中使用。 8. 部署模型:将训练好的模型部署到Web UI中,以便用户可以通过输入文本来生成新的...
https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/blob/main/api-examples/api-example-chat.py 二、语言模型启动器text-generation-webui 项目 其实这个项目还是很值得了解! oobabooga-text-generation-webui是一个用于运行类似Chatglm、RWKV-Raven、Vicuna、MOSS、LLaMA、llama.cpp、GPT-J、Pythia、OPT和GALACTI...
text-generation-webui 是一个对标 stable-diffusion-webui 的项目,主要用于大语言模型领域,支持对话、LoRA、量化、多后端等特性。 本人曾尝试在上游社区增加 Ascend NPU 的适配,但由于项目持有者对昇腾设备不了解,适配的 PR 未有效合入(虽然合入了但是部分代码被回退)。除了考虑走给社区贡献昇腾机器的路径,我想只要...
答案是肯定的，那就是 oobabooga-text-generation-webui（简称oobabooga-webui）。oobabooga-webui 是一个用于运行各种大语言模型的 gradio 网页界面，由 GitHub 用户 oobabooga 于 2022 年 2 月 9 日发布。该项目的目标是为用户提供一个简单易用、功能丰富、可扩展的文本生成工具。截至目前，该项目已经获得了超...
Text-generation-webui 是适用于大型语言模型的 Gradio Web UI。支持 transformers、GPTQ、AWQ、EXL2、llama.cpp (GGUF)、Llama 模型。 它的特点如下, 3 种界面模式:default (two columns), notebook, chat 支持多个模型后端:Transformers、llama.cpp(通过 llama-cpp-python)、ExLlama、ExLlamaV2、AutoGPTQ、Au...
oobabooga-text-generation-webui是一个用于运行类似Chatglm、RWKV-Raven、Vicuna、MOSS、LLaMA、llama.cpp、GPT-J、Pythia、OPT和GALACTICA等大型语言模型的Gradio Web用户界面。它的目标是成为文本生成的AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui。 这里是它的github链接:https://github.com/oobabooga/text-generation-web...
Describe the bug I am trying to generate some LoRA, based on RAW text, at the moment I am trying to see if it is possible to generate some difference in the responses without the LoRA and with the LoRA. I just updated and the results are...
Text generation web UI 一个Llama 2的WebUI,类似于Stable Diffusion的webui,设计简陋,但功能还可以,不仅有聊天,还有虚拟角色的功能,并且可以运行在Google Colabs上。 一个gradio web UI,用于运行大型语言模型,如LLaMA,llama.cpp,GPT-J,Pythia,OPT和GALACTICA。
Text generation web UI 是一个为大型语言模型设计的 Gradio 网页 UI,具备多种界面模式和模型后端,支持快速模型切换和多种扩展功能。用户可通过克隆 GitHub 仓库并运行脚本安装启动,支持本地服务器使用。 应用支持自定义聊天角色、LoRA 模型训练和多种精度模型加载。还提供 OpenAI 兼容API 服务器,有手动安装和 Docker...
Traceback (most recent call last): File “C:\Users\User\Desktop\Projects\AIGF\oobabooga_windows2\text-generation-webui\modules\[training.py](http://training.py/)”, line 375, in do_train lora_model = get_peft_model(shared.model, config) File “C:\Users\User\Desktop\Projects\AIGF\oob...