去年我们梳理过OpenAI，Anthropic和DeepMind出品的经典RLHF论文。今年我们会针对经典RLHF算法存在的不稳定，成本高，效率低等问题讨论一些新的方案。不熟悉RLHF的同学建议先看这里哦解密Prompt7.偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析RLHF算法当前存在的一些问题有RL的偏好样本的人工标注成本太高，效率低，容易存在标注偏好不一致的问题RLHF属于online训练策略，在训练过程中需要让模型进行解码，时间成本高训练效率低RLHF在训练过程中需要同时部署Reward模型和SFT模型和更新后的模型，显存占用高训练成本高RLHF需要两阶
文章目录前言一、Huggingface是什么？二、huggingface镜像站hf-mirror.com三、大模型一键下载1.准备工作2.下载代码总结后记前言要玩AI大模型，Huggingface不可错过，但资源虽不错，可奈何国内下载速度很慢，动则GB的大模型，下载很容易超时，经常下载不成功。很是影响玩AI的信心。（有人说用迅雷啊，试试就知道了。）经过多次测试，终于搞定了下载，即使超时也可以继续下载。就算程序中断，再打开仍可断点续传。真正实现下载无忧，大模型自由！一、Huggingface是什么？Huggingface起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，本来打算创业做聊天机器人，在G
使用transformers加载decapoda-research/llama-7b-hf的踩坑记录。ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.解决办法：https://github.com/huggingface/transformers/issues/22222将tokenizer_config.json中LLaMATokenizer改为LlamaTokenizer。RecursionError:maximumrecursiondepthexceededwhilegettingth
HF2019作者：jasonhuawen靶机信息名称：HackerFest:2019地址：https://www.vulnhub.com/entry/hacker-fest-2019,378/识别目标主机IP地址将虚拟机镜像导入到VirtualBox中，并设置网络模式为host-only,然后启动KaliLinux以及目标主机（虚拟机）：(kali㉿kali)-[~/Vulnhub/HF2019]└─$sudonetdiscover-ieth1-r192.168.56.0/24Currentlyscanning:192.168.56.0/24|ScreenView:UniqueHosts3Ca
前言 如果程序员配电脑要干点什么酷酷的事情的话，那就自己DIY一个机箱监控副屏吧。监控副屏在某宝最便宜也要上百块，本文介绍了怎么使用成本几十块的串口屏模块从0开始完成一个酷炫的机箱监控副屏。主要是软件编程较多，仅涉及到一点硬件知识，可放心食用。先睹为快环境准备确保本地有C/C++编译环境， 可下载安装Cygwin或者MinGW。确保有串口驱动，一般win10都自带。HF035串口屏和USB转TTL模块。下载安装HF035串口屏的界面设计软件sGUI，和相关开发资料，点击此处下载（报毒请忽略），也可进入厂商官网进行下载：厂商官网。界面设计 串口屏厂商一般都会提供一个界面设计的软件，在
最近使用pandagpt需要vicuna-7b-v0，重新过了一遍，前段时间部署了vicuna-7b-v3，还是有不少差别的，transforms和fastchat版本更新导致许多地方不匹配，出现很多错误，记录一下。更多相关内容可见Fastchat实战部署vicuna-7b-v1.3（小羊驼）_Spielberg_1的博客-CSDN博客一、配置环境condacreate-nfastchatpython=3.9#fastchat官方建议Python版本要>=3.8切换到fastchatcondaactivatefastchat安装torch==1.13.1torchvision==0.14.1t
LLAMA-2权重下载https://github.com/FlagAlpha/Llama2-ChineseLlama2-7B官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_kR2fwuJdG1F3CoF33rwpIA1?pwd=z9kfLlama2-7B-Chat官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_kQa1_HBvV-X9QVI6jV2kOA1?pwd=xmraLlama2-13B官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_izibaMDoptluWodzJw4cRA1?pwd=2qqbLlama2-13B-Chat官网版
今天抽空整理了一下笔记。#linux服务器中，使用ssh下载huggingface模型或者数据集1.访问huggingface个人主页（profile）里的settingshttps://huggingface.co/settings/profile2.点击左侧：SSHANDGPGkeys先开始准备工作：准备工作：https://huggingface.co/docs/hub/security-git-ssh#generating-a-new-ssh-keypair准备publickey以下是linux命令1）先检查linux服务器是否有ssh:输入ssh-V会返回类似：OpenSSH_8.0
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读export_hf_checkpoint.py(模型权重合并文件)将LORA模型的权重合并回原始模型的权重(hf_llama_model+llama_7b_qlora)，并保存到指定的检查点文件中目录
准备工作运行前确保拉取仓库最新版代码：gitpull确保机器有足够的内存加载完整模型（例如7B模型需要13-15G）以进行合并模型操作。务必确认基模型和下载的LoRA模型完整性，检查是否与SHA256.md所示的值一致，否则无法进行合并操作。原版LLaMA包含：tokenizer.model、tokenizer_checklist.chk、consolidated.*.pth、params.json主要依赖库如下（python>=3.9），请安装指定版本，否则合并后无法比对SHA256校验值：pipinstalltorch==1.13.1pipinstalltransformers==4.28
