llama.cpp是一个C++编写的轻量级开源类AIGC大模型框架，可以支持在消费级普通设备上本地部署运行大模型，以及作为依赖库集成的到应用程序中提供类GPT的功能。以下基于llama.cpp的源码利用C++api来开发实例demo演示加载本地模型文件并提供GPT文本生成。项目结构llamacpp_starter -llama.cpp-b1547 -src |-main.cpp -CMakeLists.txtCMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.15)#thisonlyworksforunix,xapiansourcecodenotsupp
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。在一些大型神经网络中，每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储，这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间。因此，对于包含70亿个参数的神经网络，其存储空间将分别为8GB或12GB。此外，神经网络的大小不仅取决于参数的数量，还取决于神
安装gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcondacreate-nllama_factorypython=3.10condaactivatellama_factorycdLLaMA-Factorypipinstall-rrequirements.txt之后运行单卡训练，CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_web.py，按如下配置demo_tran.shCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\--stagesft\--model_name
一、配置环境1、打开colab，创建一个空白notebook，在[修改运行时环境]中选择15GB显存的T4GPU.2、pip安装依赖python包!pipinstalltransformers!pipinstallsentencepiece!pipinstalltorch!pipinstallaccelerate注意此时，安装完accelerate后需要重启notebook，不然报如下错误：ImportError:Usinglow_cpu_mem_usage=Trueoradevice_maprequiresAccelerate:pipinstallaccelerate注：参考文章内容[1]不
一、模型简介 原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造，在中文大模型评测榜单C-Eval中位居前十（8月21日评测提交时间）。 Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B，基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源，支持商用，可在HuggingFace仓库获取模型，详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以下优化：大规模的中文数据预训练原子大模型Atom在Llama2的基础上，采用大规模的中文数据进行持续预训练，包含百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金
本文将介绍如何使用llama.cpp在MacBookPro本地部署运行量化版本的Llama2模型推理，并基于LangChain在本地构建一个简单的文档Q&A应用。本文实验环境为AppleM1芯片+8GB内存。Llama2和llama.cppLlama2是MetaAI开发的Llama大语言模型的迭代版本，提供了7B，13B，70B参数的规格。Llama2和Llama相比在对话场景中有进一步的能力提升，并且在Safety和Helpfulness的平衡上会优于大部分其他模型，包括ChatGPT。重要的是，Llama2具有开源商用许可，因此个人和组织能够更方便地构建自己的大模型应用。为了能够在MacB
本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer。近日， LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜！LLaMA（LargeLanguageModelMetaAI），由MetaAI发布的一个开放且高效的大型基础语言模型，共有7B、13B、33B、65B（650亿）四种版本。其数据集来源都是公开数据集，无任何定制数据集，保证了其工作与开源兼容和可复现，整个训练数据集在token化之后大约包含1.4T的token。关于模型性能，LLaMA的性能非常优异：具有130亿参数的LLaMA模型「在大多数基准上」可以胜过GPT-3（
llama摘要llama在约1.4T的token上，训练出参数量7B到65B的模型，其模型规模如下在仅使用开源数据集的情况下，llama-13B在多数benchmarks上与GPT-3效果相当；llama-65B也与最好的模型（Chinchilla-70B和PALM-540B）打平。在预算有限的条件下，模型最佳性能并不是靠堆叠参数量实现，而是通过在更多的数据上训练较小的模型实现。此外，llama在模型推理上有不错的表现。数据集llama数据集语料都是来自open-source，来源分布如下llama对不同来源的语料的处理方式如下：通用crawl语料1. 句子级别去重2. fasttext去除非
微调命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python/aaa/LLaMA-Factory/src/train_bash.py\--stagesft\--model_name_or_path/aaa/LLaMA-Factory/models/chatglm2-6b\--do_train\--datasetbbbccc\--templatechatglm2\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/dddeee/\--overwrite_cache\--per_device_train_b
大模型现在真的是越来越卷了！11月OpenAI先是用GPTs革了套壳GPT们的命，然后再不惜献祭董事会搏了一波天大的流量。谷歌被逼急了，赶在年底之前仓促发布了超大模型Gemini，卷起了多模态，甚至不惜「视频造假」。就在今天，微软正式发布了曾在11月Ignite大会上预告的Phi-2！凭借着2.7B的参数，「小语言模型（SLM）」Phi-2几乎打穿了所有13B以下的大模型——包括谷歌最新发布的GeminiNano2。通过模型扩展和训练数据管理方面的创新，Phi-2展现了出色的推理和语言理解能力，在复杂的基准测试中，Phi-2的性能可以打平比自己大25倍的模型，甚至略占上风。它用非常「苗条」的尺
