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...
快速切换不同模型的下拉菜单 LoRA:快速加载和卸载 LoRA,使用 QLoRA 训练新的 LoRA 用于聊天模式的精确指令模板,包括 Llama-2-chat、Alpaca、Vicuna、WizardLM、StableLM 和许多其他指令模板 通过transformers库进行 4 位、8 位和 CPU 推理 使用llama.cpp 模型和transformers samplers (llamacpp_HF loader) 多模式管...
LoRA:使用您自己的数据训练新的 LoRA,动态加载/卸载 LoRA 以进行生成。 Transformers 库集成:通过 bitsandbytes 以 4 位或 8 位精度加载模型,将 llama.cpp 与 Transformers采样器( llamacpp_HF 加载器)结合使用,使用 PyTorch 以 32 位精度进行 CPU 推理。 具有OpenAI 兼容的 Chat 和 Completions API 服务器 。
适用于指令跟踪模型的精确聊天模板,包括 Llama-2-chat、Alpaca、Vicuna、Mistral。 LoRA:使用您自己的数据训练新的 LoRA,动态加载/卸载 LoRA 以进行生成。 Transformers 库集成:通过 bitsandbytes 以 4 位或 8 位精度加载模型,将 llama.cpp 与 Transformers 采样器( llamacpp_HF 加载器)结合使用,使用 PyTorch 以...
将Llama2-Chinese-7b-Chat.7z压缩文件下载到本地放入models文件夹内,解压文件,然后在浏览器地址栏里打开http://127.0.0.1:7860/,点击页面顶部model选项卡,点击model后面刷新按钮,点击下拉列表选择模型,点击load按钮载入模型,如果出现提示memory相关错误就是爆显存了,可勾选load-in-4bit重新点击load按钮,提示“Successfu...
第五个是 lora 训练界面。在这里，我们可以使用 lora（Learning on the Run Architecture）技术，来训练一个新的模型或改进一个现有的模型。lora 是一种基于元学习的方法，它可以让模型在运行时快速地适应新的任务和数据。我们可以使用 lora 来训练一个专门针对某个主题或领域的模型，或者提高一个通用模型的性能。...
LoRA(加载和训练) llama.cpp模型支持 RWKV模型支持 8-bit模式 模型层分布GPU、CPU和磁盘 CPU模式 FlexGen DeepSpeed ZeRO-3 带流式传输和无流式传输的API 有关我制作的koishi插件的介绍,如果不知道koishi是什么的可以去这里查看: https://koishi.chat/zh-CN/ ...
--lora-dir LORA_DIR Path to directory with all the loras --verbose Print the prompts to the terminal. --listen Make the web UI reachable from your local network. --listen-port LISTEN_PORT The listening port that the server will use. --share Create a public URL. This is useful for ru...
242ifshared.args.lora: /app/modules/models.py:84inload model 83 logger.error('The path to the model does not exist. Exiting.') 84 raise ValueError 85的 2 依赖没安装 ImportError: This modeling file requires the following packages that were not found in your environment: transformers_stream_...
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