目录1、llama模型转换(pytorch格式转换为HuggingFace格式)1.1、拉取Chinese-LLaMA-Alpaca项目1.2、准备文件夹1.3、下载llama官方原始模型1.4、移动文件到指定位置1.5、执行转换脚本2、合并模型2.1、下载Chinese-LLaMA-Plus-7B模型2.2、下载chinese_alpaca_plus_lora_7b模型2.3、执行合并脚本3、准备数据集4、进行二次预训练4.1、修改run_pt.sh文件4.1、运行run_pt.sh文件4.2、训练后文件整理4.3、合并模型5、推理模型5.1、命令行方式推理合并后的模型5.2、Web图形界面
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。推特搞限流，Meta直接“趁虚而入”了！对标推特的社交媒体产品Threads APP，预计将于7月6日火速上线。图片几天前，推特限帖奇葩新规激怒用户、服务器中断的事闹得不可开交。有呼声表示：马斯克杀死了推特。推特“死伤惨重”，竞品大部队赶着一起“吃席”，早就想分一杯羹的Meta见缝插针。消息一出，网友直呼：笼中格斗，一触即发！图片刚吃完马斯克和扎克伯格线下约战的瓜，线上的大炮就轰炸起来了。那么，这个APP到底长啥样？不愧是奔着推特来的Threads这款APP由在2012年就被收购了的Instagram团队开发。为了和推
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/资源列表Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCareMagic.com。icliniq-10k.患者和医生之间的真实的对话来自icliniq.comicliniq-10k。link.ChatDoctor的检查点，链接。Alpacalink.斯坦福大学羊驼数据的基本会话能力。羊驼链接。
在Ubuntu18.04部署中文LLaMA模型环境准备硬件环境AMD5950X128GBRAMRTX3090(24GVRAM)操作系统Ubuntu18.04编译环境(可选)llama.cpp编译:cd/llama.cppmake遇到Ubuntu18.04默认稳定版本gcc和g++不兼容问题,报错:(base)llama@llama-3090:~/AI/llama.cpp$makeIllama.cppbuildinfo:IUNAME_S:LinuxIUNAME_P:x86_64IUNAME_M:x86_64ICFLAGS:-I.-O3-std=c11-fPIC-DNDEBUG-Wall-Wext
文章目录前言导读摘要预备知识语言模型ChatGPT性能暴涨的原因（涌现）GPT-1Transformer背景介绍模型精讲数据集及处理CommonCrawlC4GithubWikipediaGutenbergandBooks3ArXivStackExchange小结关键TrickPre-normalizationSwiGLURotaryEmbeddings实验分析和讨论训练Trick模型的损失和tokens之间的关系不同数据集比拼结果QA结果阅读理解数学QA代码生成MMLU部署环境Inference预测注意事项主要代码解析Transformer类TransformerBlock类Attentio
前几天，Meta发布了LIMA大模型，在LLaMA-65B的基础上，无需使用RLHF，只用了1000个精心准备的样本数据进行微调，就达到了和GPT-4相媲美的程度。这激发了我探索LLaMA65B大模型的兴趣。之前的一系列大模型相关文章都是在LLaMA7B/13B模型参数上面进行微调，文本使用LoRA技术对LLaMA30B/65B大模型进行微调。相关代码放置在GitHub上面：llm-action。环境准备基础环境配置如下：操作系统:CentOS7CPUs:单个节点具有1TB内存的IntelCPU，物理CPU个数为64，每颗CPU核数为16GPUs:8卡A80080GBGPUsPython:3.
LLaMA(大规模机器学习和分析)是一个先进的软件平台，是Meta推出AI语言模型LLaMA，一个有着上百亿数量级参数的大语言模型用于大规模部署和管理机器学习模型。借助LLaMA，组织可以高效地在大型数据集上训练和部署模型，缩短投放市场的时间，并提高预测模型的准确性。安装LLaMA是一个简单的过程，可以在内部或云中完成。该平台需要一个现代的Linux发行版和许多依赖项，包括ApacheHadoop、ApacheSpark和ApacheKafka。安装这些依赖项并配置它们一起工作可能是一个复杂的过程，但是LLaMA提供了详细的文档和支持来帮助用户成功地部署平台。安装了LLaMA，用户就可以利用其
直接双击官网上下载下来的qt安装包，然后注册登录后到了第三步【安装程序】时，进行远程检索文件总会卡在这里，无法进行到下一步。报错如下：解决办法：点击右上角的叉号，关闭当前的安装程序，然后从cmd里启动该安装包，并为其切换中科大的源打开cmd将路径切换到当前安装包的位置如图，我的安装包位置在，那么就从cmd里切换到这个【下载】的目录下然后在该目录下运行.exe文件，并为其切换源如图：执行代码如下：.\qt-unified-windows-x64-4.5.1-online.exe--mirrorhttps://mirrors.ustc.edu.cn/qtproject然后就可以加载出安装程序，之后
未来已来,大模型依据压缩模型的方式,可以在普通的PC上运行.LLaMAFacebook的LLaMA模型和GeorgiGerganov的llama.cpp的结合。LLaMA，这是一组包含7B到65B参数的基础语言模型。我们在数万亿个令牌上训练我们的模型，并表明可以仅使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸专有和不可访问的数据集。特别是，LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3(175B)，而LLaMA-65B可与最佳模型Chinchilla-70B和PaLM-540B竞争。我们将所有模型发布给研究社区。论文4位量化是一种减小模型大小的技术，因此它们可以在功能较弱的硬件上运行
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
