国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

LLMs之LLaMA2：基于云端進行一鍵部署對LLaMA2模型實現(xiàn)推理(基于text-generation-webui)執(zhí)行對話聊天問答任務、同時微調(diào)LLaMA2模型(配置云端環(huán)境【A100】→下載數(shù)

2年前作者：一個處女座的程序猿分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了LLMs之LLaMA2：基于云端進行一鍵部署對LLaMA2模型實現(xiàn)推理(基于text-generation-webui)執(zhí)行對話聊天問答任務、同時微調(diào)LLaMA2模型(配置云端環(huán)境【A100】→下載數(shù)。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

LLMs之LLaMA-2：基于云端進行一鍵部署對LLaMA2模型實現(xiàn)推理(基于text-generation-webui)執(zhí)行對話聊天問答任務、同時微調(diào)LLaMA2模型(配置云端環(huán)境【A100】→下載數(shù)據(jù)集【datasets】→加載模型【transformers】→分詞→模型訓練【peft+SFTTrainer+wandb】→基于HuggingFace實現(xiàn)云端分享)之圖文教程詳細攻略

目錄文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-675171.html

到了這里，關于LLMs之LLaMA2：基于云端進行一鍵部署對LLaMA2模型實現(xiàn)推理(基于text-generation-webui)執(zhí)行對話聊天問答任務、同時微調(diào)LLaMA2模型(配置云端環(huán)境【A100】→下載數(shù)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：如若內(nèi)容造成侵權/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進行投訴反饋，一經(jīng)查實，立即刪除！

分享到：

領支付寶紅包贊助服務器費用

LLMs之Vicuna：在Linux服務器系統(tǒng)上實Vicuna-7B本地化部署(基于facebookresearch的GitHub)進行模型權重合并(llama-7b模型與delta模型權重)、模型部
LLMs之Vicuna：在Linux服務器系統(tǒng)上實Vicuna-7B本地化部署(基于facebookresearch的GitHub)進行模型權重合并(llama-7b模型與delta模型權重)、模型部署且實現(xiàn)模型推理全流程步驟的圖文教程(非常詳細) 導讀：因為Vicuna的訓練成本很低，據(jù)說只需要$300左右，所以，還是有必要嘗試本地化部署
2024年02月06日
瀏覽(88)
大模型Llama2部署，基于text-generation-webui、Llama2-Chinese
參考安裝教程：傻瓜式！一鍵部署llama2+chatglm2，集成所有環(huán)境和微調(diào)功能，本地化界面操作！ Github地址：GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models. Supports transformers, GPTQ, llama.cpp (ggml/gguf), Llama models. 模型下載地址：meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf at main 遇到的問
2024年02月08日
瀏覽(24)
Sealos 國內(nèi)集群正式上線，可一鍵運行 LLama2 中文版大模型！
2023 年 7 月 19 日，MetaAI 宣布開源旗下的 LLama2 大模型，Meta 首席科學家、圖靈獎得主 Yann LeCun 在推特上表示 Meta 此舉可能將改變大模型行業(yè)的競爭格局。一夜之間，大模型格局再次發(fā)生巨變。不同于 LLama，LLama2 免費可商用！ LLama2 的能力在 GPT-3 ~ GPT-3.5 之間，對于關注數(shù)據(jù)隱
2024年02月12日
瀏覽(24)
LLMs之llama_7b_qlora：源代碼解讀inference.py(基于合并后的權重文件進行模型推理)將基于之前合并Lora模型權重后的hl_llama_7b模型進行文本生成(基于用戶交互輸入
LLMs之llama_7b_qlora：源碼解讀inference.py(基于合并后的權重文件進行模型推理)將基于之前合并Lora模型權重后的hl_llama_7b模型進行文本生成(基于用戶交互輸入的上下文生成新文本) 目錄
2024年02月16日
瀏覽(17)
LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微調(diào)【全參數(shù)/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具【預訓練+指令監(jiān)督微調(diào)+
LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微調(diào)【全參數(shù)/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具【預訓練+指令監(jiān)督微調(diào)+獎勵模型訓練+PPO 訓練+DPO 訓練】)的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略目錄相關文章 LLMs之ChatGLM：ChatGLM Efficient Tuning(一款高效微調(diào)ChatGLM-6B/Ch
2024年02月09日
瀏覽(33)
基于Llama2模型的開源模型
??2023年7月18日Meta開源了Llama2，在2萬億個Token上訓練，可用于商業(yè)和研究，包括從7B到70B模型權重、預訓練和微調(diào)的代碼。相比Llama1，Llama2有較多提升，評估結(jié)果如下所示：基于Llama2模型的開源模型如下所示： 1.WizardCoder Python V1.0 2.Phind Code Llama v1 3.WizardLM 70B V1.0 4.Dophin Llam
2024年02月10日
瀏覽(24)
llama.cpp LLM模型 windows cpu安裝部署；運行LLaMA2模型測試
參考： https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/ https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599 cmake windows安裝參考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105 1、下載： 2、編譯 3、測試運行參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/638427280 模型下載： https://huggingface.co/nya
2024年02月16日
瀏覽(29)
Llama2通過llama.cpp模型量化 Windows&Linux本地部署
LLaMA ，它是一組基礎語言模型，參數(shù)范圍從7B到65B。在數(shù)萬億的tokens上訓練的模型，并表明可以專門使用公開可用的數(shù)據(jù)集來訓練最先進的模型，而無需求助于專有和不可訪問的數(shù)據(jù)集。特別是， LLaMA-13B在大多數(shù)基準測試中都優(yōu)于GPT-3（175B），并且LLaMA65B與最好的型號Chinch
2024年02月05日
瀏覽(17)
LLMs之LLaMA2：LLaMA2的簡介(技術細節(jié))、安裝、使用方法(開源-免費用于研究和商業(yè)用途)之詳細攻略
LLMs之LLaMA-2：LLaMA-2的簡介(技術細節(jié))、安裝、使用方法(開源-免費用于研究和商業(yè)用途)之詳細攻略導讀：2023年7月18日，Meta重磅發(fā)布Llama 2！這是一組預訓練和微調(diào)的大型語言模型（LLM），規(guī)模從70億到700億個參數(shù)不等。Meta微調(diào)的LLM稱為Llama 2-Chat，專為對話使用場景進行了優(yōu)化
2024年02月16日
瀏覽(23)
大模型部署手記（8）LLaMa2+Windows+llama.cpp+英文文本補齊
組織機構：Meta（Facebook）代碼倉：https://github.com/facebookresearch/llama 模型：llama-2-7b 下載：使用download.sh下載硬件環(huán)境：暗影精靈7Plus Windows版本：Windows 11家庭中文版 Insider Preview 22H2 內(nèi)存 32G GPU顯卡：Nvidia GTX 3080 Laptop （16G）下載llama.cpp的代碼倉： git clone https://github.com/ggergan
2024年02月03日
瀏覽(50)