LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训练、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和Arrow格式目录
书接上回：https://blog.csdn.net/nlpstarter/article/details/129834424推荐一个在本地部署中文类ChatGPT大模型的开源项目https://blog.csdn.net/nlpstarter/article/details/129834424之前在推荐了一个中文类ChatGPT的大模型，感兴趣的可以看一下上面的链接。今天看到最新推出了13B版本的模型，迫不及待下载体验了。再贴一下项目地址：项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)项目地址：GitHub-ymcui/Chine
1、LLaMa模型代码： GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels 不同模型对参数规模要求不同，有7B、13B、30B(33B)和65B四个数据规模。ModelMP7B113B230B（33B)465B82、环境检查 （1）、检查CUDA环境是否已安装（没有的话先安装CUDA）： （2）、检查是否已安装Pytorch（没有的话先安装Pytorch）： 3、LLaMa模型下载： （1）、7B模型： nyanko7/LLaMA-7Batmain(huggingface.co) （2）、13B模型： elin
整理丨诺亚、小欧出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）昨天科技圈社区HackerNews突然出现一则消息，矛头直指不久前发布的大模型Yi-34B，认为其除了两个张量被重新命名外，完全使用了Llama的架构。图片而根据公开信息，Yi系列开源大模型没有在开源License中提及Llama。虽然原贴评论寥寥，但还是引起了部分关注。毕竟“Yi”才发布不久，而且备受期待。今年3月，李开复在朋友圈发英雄帖，官宣组建零一万物团队。仅仅7个月后，零一万物就发布了开源中英双语大模型“Yi”。据有关资料显示，在获得创新工场、阿里云和其他未披露投资者的融资后，零一万物的估值已超过10亿美元。更令人瞩目
文章目录llama2体验地址模型下载下载步骤准备工作什么是GitLFS下载huggingface模型模型运行代码llama2Meta最新语言模型LLaMA解读，LLaMA是FacebookAIResearch团队于2023年发布的一种语言模型，这是一个基础语言模型的集合。体验地址体验地址模型下载模型下载地址下载步骤准备工作先注册登录授权，需要一段时间，需要使用gls什么是GitLFSgit是程序员开发程序不可或缺的工具，有效的使用git能够极大的加快程序人员的开发效率。在开发比较轻量化的代码时，开发的速度不会受到git上传下载速度的影响，但是随着系统的复杂度增加，代码中关联到的文件越来越多，其
前段时间，开源大模型领域迎来了一个新的模型——上下文窗口大小突破200k，能一次处理40万汉字的「Yi」。这个大模型由创新工场董事长兼CE0李开复创立的大模型公司「零一万物」构建，包括了Yi-6B和Yi-34B两个版本。根据HuggingFace英文开源社区平台和C-Eval中文评测榜单，Yi-34B推出时取得了多项SOTA国际最佳性能指标认可，成为全球开源大模型「双料冠军」，击败了LLaMA2和Falcon等开源竞品。Yi-34B也成为当时唯一成功登顶HuggingFace全球开源模型排行榜的国产模型，称「全球最强开源模型」。该模型在发布后引起了国内外很多研究者、开发者的关注。但最近，有研究
LLaMA的安装过程其实非常简单，只需要几条CMD命令行即可完成。其实个人感觉效果不如ChatGPT，而且对硬件要求较高，本站并不推荐个人部署。介绍关于什么是LLaMa，详细情况可以看下面这篇文章。Git安装该软件的作用是拉取远程Github仓库代码，可以让你的StableDiffusion远程实时更新，及时使用全新功能。如果您的电脑内还没有安装Git，请参考下面的文章来安装Git。Conda安装Conda有Anaconda和Miniconda两个版本可以选择，Anaconda属于完整版，默认包含很多库，但我们用不到，本教程使用的是Miniconda，所以推荐大家也选择Miniconda。备注
我在git上新建了一个仓库，主要是总结一波了chainese-stable-diffusion的模型算法，非常欢迎关注： GitHub-leeguandong/Awesome-Chinese-Stable-Diffusion:中文文生图stablediffsion模型集合中文文生图stablediffsion模型集合.Contributetoleeguandong/Awesome-Chinese-Stable-DiffusiondevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/leeguandong/Awesome-Chines
llama.cpp是近期非常流行的一款专注于Llama/Llama-2部署的C/C++工具。本文利用llama.cpp来部署Llama27B大语言模型，所采用的环境为Ubuntu22.04及NVIDIACUDA。文中假设Linux的用户目录（一般为/home/username）为当前目录。安装NVIDIACUDA工具NVIDIA官方已经提供在Ubuntu22.04中安装CUDA的官方文档。本文稍有不同的是我们安装的是CUDA11.8而不是最新的CUDA版本。这是因为目前PyTorch2.0的稳定版还是基于CUDA11.8的，而在实际各种部署中笔者发现按照PyTorch2.0稳定版来锚定CUDA
推荐一个C#大模型推理开源项目，让你轻松驾驭私有化部署！01项目简介LLama是Meta发布的一个免费开源的大模型，是一个有着上百亿数量级参数的大语言模型，支持CPU和GPU两种方式。而LLamaSharp就是针对llama.cpp封装的C#版本，让方便我们基于C#开发应用，让我们不需要自己编译llama.cpp。它的性能接近llama.cpp，支持Windows、Linux和MAC。02项目结构该项目提供了多种Web、WebAPI、控制台等多个Demo版本。03使用方法1、安装依赖Install-PackageLLamaSharp2、演示源码usingLLama.Common;usingLL
