使用Llama2提供的训练脚本,指定数据集路径和训练参数,启动模型训练。训练过程中,可以通过查看训练日志了解模型的训练情况。 四、模型部署 模型导出 训练完成后,将模型导出为可部署的格式,如TensorFlow的SavedModel或ONNX等。这些格式可以在不同的平台和设备上运行。 模型部署 将导出的模型部署到目标环境,如本地计算机、...
3.1 llama2-recipes是llama2用来微调和二次开发的一个仓库,我之前还跟其他教程用过其他的像mlc-chat这些已经封装好的仓库,我建议如果想二次开发的话还是用这种底层原生的库,用第三方的毕竟被加了一层东西,改起来不灵活 git clone https://github.com/facebookresearch/llama-recipes . GitHub - facebookresearch/...
接着打开环境,使用pip install llama-cpp-python命令,安装python接口的llama-cpp。 4.在huggingface上,下载模型 我们可以在huggingface上,下载量化后的llama2模型。 具体登录huggingface后,找到TheBloke这个项目,再在其中找到Llama-2-7B-Chat-GGML模型。 这里要说明的是,Llama-2-7B是原始的7B版本,Chat代表聊天微调版本。
File "C:\Users\...\anaconda3\envs\llama\Lib\site-packages\torch\distributed\run.py", line 870, in run elastic_launch( File "C:\Users\...\anaconda3\envs\llama\Lib\site-packages\torch\distributed\launcher\api.py", line 132, in __call__ return launch_agent(self._config, self._entry...
在各个系统(win+linux+android等),轻松部署llama2大模型。 我们可以在github上找到mlc项目: 其中关键词是mlc-llm。 MLC是一个通用解决方案,它可以帮助我们,将任何大语言模型,在多种硬件后端进行原生的应用程序部署。 例如,图中展示了手机端部署的运行效果。
LLaMA是由Meta AI发布的大语言系列模型,完整的名字是Large Language Model Meta AI。Llama这个单词本身是指美洲大羊驼,所以社区也将这个系列的模型昵称为羊驼系模型。 Meta AI在早前发布了最新一代开源大模型Lla…
无需GPU,windows本地部署llama2大模型,python接口生成文本 #人工智能 #llama2 #大语言模型 #python #chatgpt - 小黑黑讲AI于20230822发布在抖音,已经收获了99个喜欢,来抖音,记录美好生活!
2.2 使用Docker部署Open WebUI 在Open WebUI的github页面可以看到,如果你的Ollama和Open WebUI在同一台主机,那使用下面显示的这一行命令就可以在本地快速进行部署:docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --...
最近在网上看到了llama模型的部署,故写下此篇文章来记录一下我的部署过程。 部署大模型有着多种方式,但是我用的是一键安装的方式,在网上可以找到很多一键安装包,方便简洁。 第一步需要下载好一键安装包,大约在2.5g左右。 一键安装包下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1MVfik3ZM3dIloGZMqTbSAA ...
1.从官方网站下载 Ollama。 2.下载后,安装过程简单明了,与其他软件安装类似。 windows 的安装默认不支持修改程序安装目录, 默认安装后的目录:C:\Users\zhtop\AppData\Local\Programs\Ollama 默认安装的模型目录:C:\Users\zhtop\ .ollama 默认的配置文件目录:C:\Users\zhtop\AppData\Local\Ollama ...