llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张16GV100上基于huggingface的peft库实现了llama-7b的微调。1、模型和数据准备使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf，已经是float16的模型。微调数据集：https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.json微调的代码已上传到github：https://github.com/jiangxinyang227/L
一般笔记本是都有蓝牙模块的，台式机可能会没有，这时就需要一个蓝牙Dongle，或者叫做蓝牙Adapter，下面统称为蓝牙适配器。这是一种基于USB的设备，可发射和接收蓝牙无线信号。它插入USB端口，然后就可以使用蓝牙功能，去连接蓝牙鼠标、键盘和其他蓝牙设备。蓝牙适配器可以"即插即用(plugandplay)"，与运行Macintosh和Windows操作系统的计算机以及大多数运行Linux操作系统的计算机兼容。用户只需将适配器插入一个空闲的USB端口并激活它；不需要安装软件就可以让电脑激活蓝牙适配器。如果你的系统已经集成了蓝牙，就不需要使用蓝牙适配器了，Windows系统只支持一个蓝牙控制器。
Video-LLaMA:AnInstruction-tunedAudio-VisualLanguageModelforVideoUnderstandingvideo-LLaMA一种用于视频理解的指令调整视听语言模型引言 Video-LLaMA一个使大型语言模型（LLM）能够理解视频中的视觉和听觉的内容的多模态框架。它从冻结的预训练的视觉和音频encoder以及冻结的LLM中引导跨模态训练。 与之前专注于静态图像的视觉LLM不同，如（MiniGPT-4/LLaVA），Video-LLaMA主要解决了两个挑战捕捉视觉场景中的时间变化提出一种视频QFormer,将预训练的
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/llm/188/6.10日更新增加了模型量化模型，现在的模型只需要一张A100（40GB显卡即可推理）（封面图由文心一格生成）大模型部署实战（一）——Ziya-LLaMA-13BZiya-LLaMA-13B是IDEA-CCNL基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数
©PaperWeekly原创· 作者| 李忠利研究方向| 自然语言处理跟大家介绍一下自己最近训练的LLaMA模型——BiLLa:A Bilingual LLaMAwithEnhancedReasoningAbility.Github地址： https://github.com/Neutralzz/BiLLa HuggingFace模型： https://huggingface.co/Neutralzz/BiLLa-7B-LLM（语言模型BiLLa-7B-LLM） https://huggingface.co/Neutralzz/BiLLa-7B-SFT（指令微调模型BiLLa-7B-SFT）
小扎最近又摊上大事了。两位国会议员RichardBlumenthal（国会隐私，技术和法律委员会主席）和JoshHawley（国会隐私，技术和法律委员会成员）给小扎写了一封措辞严厉的质询函。两议员写信严厉质问小扎关于LLaMa的泄露事件要求小扎针对之前LLaMa模型在4chan被泄露这一事件，在15号之前回答几个关键问题。其中最严重的是这三个：在发布LLaMa之前，Meta有没有对泄露等情况做过风险评估？在发布LLaMa之后，Meta有没有采取任何措施防止模型泄露，或者减少模型泄露之后的危害？Meta是否使用了用户的数据来训练模型或者进行AI技术的研究？整封信措辞非常强硬，通篇都在说因为LLa
各种加密算法和参数的适配模块总体概述代码解读1.根据tag填充相应数据的函数1.1HksFillKeySpec1.2HksFillUsageSpec1.3HksFillKeyDerivationParam1.4HksFillAeadParam1.5HksFillIvParam2.HksBuildCipherUsageSpec3.HksGetEncryptAeTag4.关于curve25519的函数4.1SetCurve25519KeyMaterial4.2CheckCurve25519KeySize4.3CheckFormatCurve25519Key4.4FormatCurve25519Ke
关键词：大模型，LLAMA，CUDA，模型训练1.基础环境OS：Ubuntu18.04GPU：4*A100(40G)(单机4卡A10040G)CUDA：11.7cuDNN：8.4.1(需要登录官网后下载)nccl：2.12.12(需要登录官网后下载)python：3.10(condacreate-nvllmpython=3.10)pytorch：2.0.0+cu117离线安装包地址LLaMA-7B/13B/30B/65B模型：下载地址，需要安装ipfs，也可通过pyllama进行下载：pipinstallpyllama-Upython-mllama.download--model_size7B
网址：https://minigpt-4.github.io/论文：MiniGPT-4:EnhancingVision-LanguageUnderstandingwithAdvancedLargeLanguageModels代码：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4演示：MiniGPT-4-aHuggingFaceSpacebyVision-CAIR模型：Vision-CAIR/MiniGPT-4·HuggingFace主要思路如图所示：大致做法为：1，在语言特征方面：使用大型语言模型(LLM)--Vicuna（其中Vicuna是基于LLaMA构建的
llama模型已经开源很久了，所以拿做小的模型做了个简单尝试一、服务器购买与配置1.1服务器购买因为做简单尝试并不打算长期持有，所以以便宜、够用、好退货为主要参考依据购买阿里云服务器、我看7B的模型权重大小就13GB，所以先购入一个32GB内存的虚拟机CPU&内存:4核(vCPU)32GiB~操作系统:AlibabaCloudLinux3.2104LTS64位ARM版等保2.0三级版实例规格:ecs.…(升配前的机型忘记了)带宽：5M收费:大约1.4元/时但是后面加载模型的时候就坑了直接OOM,查报错如下：dmesg|egrep-i-B100'killedprocess'Killedproce
