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导出LLaMA ChatGlm2等LLM模型为onnx

通过onnx模型可以在支持onnx推理的推理引擎上进行推理,从而可以将LLM部署在更加广泛的平台上面。此外还可以具有避免pytorch依赖,获得更好的性能等优势。这篇博客(大模型LLaMa及周边项目(二)-知乎)进行了llama导出onnx的开创性的工作,但是依赖于侵入式修改transformers库,比较不方便。这里本人实现了避免侵入式修改transformers库导出LLM为ONNX方法,代码库为:https://github.com/luchangli03/export_llama_to_onnx导出的LLM进行onnxsim优化:一种大于2GBONNX模型onnxsim优化方法_Luc

NLP实践——使用Llama-2进行中文对话

NLP实践——使用Llama-2进行中文对话1.前言2.利用prompt3.利用LogitProcessor3.1修改13.2修改23.3修改33.4修改41.前言在之前的博客NLP实践——Llama-2多轮对话prompt构建中,介绍了如何构建多轮对话的prompt,本文将介绍如何使用Llama-2进行中文对话。现有的很多项目,在开源的Llama-2基础上,进行了中文场景的训练,然而Llama-2本身就具有多语种的能力,理论上是可以直接运用于中文场景的。本文所举例使用的模型为Llama-2-7b-chat-hf。2.利用prompt首先可以想到的是,使用prompt。可是即便是在prompt

百度智能云:千帆大模型平台接入Llama 2等33个大模型,上线103个Prompt模板

  大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  今天给大家带来的是百度智能云:千帆大模型平台接入Llama2等33个大模型,上线103个Prompt模板,希望能对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录1.前言2.大而全+持续进化的大语言模型平台3.Prompt海量模板库助力优化模型效果4.总结1.前言  8月2日,百度智能云方面表

[NLP]LLaMA与LLamMA2解读

摘要Meta最近提出了LLaMA(开放和高效的基础语言模型)模型参数包括从7B到65B等多个版本。最值得注意的是,LLaMA-13B的性能优于GPT-3,而体积却小了10倍以上,LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争性。一、引言一般而言,模型越大,效果越好。然而有文献指出[1],当给定计算量的预算之后,最好的performance,并不是最大的模型,而是在一个小模型上用更多的数据进行训练。针对给定的计算量预算,scalinglaws可以计算如何选择数据量的大小和模型的大小。然而这忽略了inference的预算,而这一点在模型推理时非常关键。当给定一个模型p

LangChain+ChatGLM整合LLaMa模型(二)

开源大模型语言LLaMaLLaMa模型GitHub地址添加LLaMa模型配置启用LLaMa模型LangChain+ChatGLM大模型应用落地实践(一)LLaMa模型GitHub地址gitlfsclonehttps://huggingface.co/huggyllama/llama-7b添加LLaMa模型配置在Langchain-ChatGLM/configs/model_config.py中llm_model_dict添加"llama-7b":{"name":"llama-7b","pretrained_model_name":"/home/user/data/your_path/llama

百度智能云“千帆大模型平台”最新升级:接入Llama 2等33个模型!

今年3月,百度智能云推出“千帆大模型平台”。作为全球首个一站式的企业级大模型平台,千帆不但提供包括文心一言在内的大模型服务及第三方大模型服务,还提供大模型开发和应用的整套工具链,能够帮助企业解决大模型开发和应用过程中的所有问题。本次千帆大模型平台升级的目的是给企业、开发者提供更加灵活、多样化、高效的大模型服务,客户可选择最适合自身业务的大模型,再利用千帆大模型平台全套工具链进行模型再训练、指令微调等,高效率、低成本地打造企业专属大模型。此外,海量Prompt模板库可提高大模型内容准确性和满意度。千帆接入Llama2等33个大模型,推理成本最高可降低50%当前,开源大模型生态发展迅速,大量优质模

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型,完全可商用

可以说,AI初创公司LinkSoul.Al的这些开源项目让海外开源大模型在国内的普及和推广速度与国际几乎保持了一致。7月19日,Meta终于发布了免费可商用版本 Llama2,让开源大模型领域的格局发生了巨大变化。Llama2模型系列包含70亿、130亿和700亿三种参数变体,相比上一代的训练数据增加了40%,在包括推理、编码、精通性和知识测试等许多外部基准测试中展示出了优越的表现,且支持多个语种。美中不足的是,Llama2语料库仍以英文(89.7%)为主,而中文仅占据了其中的0.13%。这导致Llama2很难完成流畅、有深度的中文对话。中文版Llama2开源大模型创下社区「首个」好消息是,在

GPT-4、ChatGLM2、Llama2、PaLM2在KDD LLM Day上一起开了个会

这个星期,数据挖掘顶会ACMKDD2023在美国长滩开幕,在五天的主会议期间,大会专门给大模型准备了一整天。来自OpenAI、Meta、智谱AI、GoogleDeepMind、Microsoft、Intel等大语言模型领域走在前沿的公司及研究学者进行了精彩的思想碰撞。这也是为数不多的一次,是中国的大语言模型专家与国际巨头们同台竞技,深度交流。此次大模型开放日的Keynote演讲嘉宾包括:微软首席科学家&技术院士JaimeTeevan,OpenAIChatGPT团队成员JasonWei,智谱AICEO张鹏,谷歌DeepMind首席科学家/研究主管DennyZhou,以及MetaFAIR研究工程师

被裁员工回归,Meta重建元宇宙!发布逼真图像数据集,全球巡回组装AR眼镜

Meta的元宇宙探索,还在继续。最近,Meta用虚幻引擎开发了全新的逼真合成数据集,希望拉近合成数据与真实世界数据的距离。他们还计划制作一款全新的AR眼镜,仅用于内部开发和公众展示。据悉,这款眼镜的制造流程涉及中国大陆、中国台湾和美国的工厂。原因是镜片内包含一款军用材料,无法轻易出口到美国以外的地方。另外,Meta甚至还成立了一个「前员工门户」,把从前解雇的员工慢慢招了回来。真实虚幻图像数据集Meta推出的真实虚幻图像(PUG,PhotorealisticUnrealGraphic)数据集,能够对人工智能视觉系统进行更可控、更稳健的评估和训练。这个数据集通过虚幻引擎UnrealEngine合成