本篇文章聊聊如何低成本快速上手使用Meta（Facebook）的开源模型LLaMA。写在前面在积累点赞，兑现朋友提供的显卡算力之前，我们先来玩玩“小号的”大模型吧。我相信2023年了，应该不需要再赘述如何使用Docker干净又卫生的调用显卡来跑AI程序了。这个模式已经在各种互联网或企业里运行了多年啦。本文容器方案基于Nvidia23.01基础镜像，PyTorch1.14版本，CUDA12.0，目前应该是显卡性能发挥的最佳基础容器，尤其是40系。NVIDIARelease23.01(build52269074)PyTorchVersion1.14.0a0+44dac51#nvcc-Vnvcc:N
本篇文章聊聊如何低成本快速上手使用Meta（Facebook）的开源模型LLaMA。写在前面在积累点赞，兑现朋友提供的显卡算力之前，我们先来玩玩“小号的”大模型吧。我相信2023年了，应该不需要再赘述如何使用Docker干净又卫生的调用显卡来跑AI程序了。这个模式已经在各种互联网或企业里运行了多年啦。本文容器方案基于Nvidia23.01基础镜像，PyTorch1.14版本，CUDA12.0，目前应该是显卡性能发挥的最佳基础容器，尤其是40系。NVIDIARelease23.01(build52269074)PyTorchVersion1.14.0a0+44dac51#nvcc-Vnvcc:N
本篇文章，我们聊聊如何使用Docker容器快速上手MetaAI出品的LLaMA2开源大模型。写在前面昨天特别忙，早晨申请完LLaMA2模型下载权限后，直到晚上才顾上折腾了一个Docker容器运行方案，都没来得及写文章来聊聊这个容器怎么回事，以及怎么使用。所以，现在就来聊聊如何快速上手LLaMA2官方版本的大模型。完整的开源项目代码，我上传到了soulteary/docker-llama2-chat，有需要的同学可以自取。先来一起做下准备工作吧。准备工作准备工作中，主要有两步：准备模型文件和模型运行环境。关于模型运行环境，我们在之前的文章《基于Docker的深度学习环境：入门篇》中聊过，就不赘述
作为全球首个一站式企业级大模型平台，百度智能云“千帆大模型平台”在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的同时，还提供大模型开发和应用的整套工具链，帮助企业解决大模型从训练到开发过程中的全链条问题。自2023年3月发布以来，千帆大模型平台经历了多轮重磅升级。8月2日，百度智能云宣布千帆大模型平台又完成了新一轮升级，重点包括三大功能。第一，全面接入LLaMA2全系列、ChatGLM2、RWKV、MPT等33个大模型，成为国内拥有大模型最多的平台，接入的模型经过千帆平台二次性能增强，模型推理成本可降低50%。第二，上线国内最全的预置Prompt模板，模板数量多达103个，覆盖对话、游戏
一.引言读取LLama2模型时报错 TypeError:notastring看异常栈是AutoTokenizer.from_pretrained时候的异常。二.问题解决出现类似加载模型异常的问题，大致分两类：◆ 模型地址异常脚本里传的pretrained_modelPath有问题，加""、''或者/等标识尝试是否可以正常加载。◆ 模型文件后缀异常还有一个可能就是模型文件内的后缀出现异常，上述报错由于tokenizer.model后缀异常，多了.model.model所以加载异常。出现这个问题是由于博主在下载模型保存时不知道怎么多了这个后缀，这里mv将文件修改正确即可，顺便把README也改对了
7月18日MetaAI开源了自家新一代大语言模型模型Llama2系列。但是，许多朋友在试用后发现不论是其base版本还是chat版本，几乎无法约束模型进行中文对话。因此，广大同僚迫切的希望能有一个具备中文能力的Llama2供大家使用和研究。至此之际，我们ChinChunMei小分队决定启动一个中文版Llama2开源项目，为大家提供不同数据规模，不同任务，不同训练方案下全系列的中文版Llama2。本项目旨在推动社区对大语言模型及其chat版本模型的研究，包括但不限于模型的鲁棒性，可靠性；聊天/对话版模型的自动化评估方案；不同模型的InContextLearning的能力以及分析其能力差异背后的关
一、llama模型的结构是怎么样的？采用了transfomer中的decoder，其中7b版本的结构如下：13B结构如下：GPU显存使用情况：二、llama模型中的词典为什么会有大量的token有ord(‘▁’)=9601的字符呢？
1.TextgenerationwebUI【点击下载】2.语言模型下载：【官方链接】，普通GPU建议选择Llama-2-7b-chat模型，如果你的GPU比较强，建议选择Llama-2-13b-chat或者Llama-2-70b-chat模型，需要注意的是：下载是需要官方审核的，但是非常容易，我注册后大概只等了5分钟左右就收到审核通过信，就可以下载了。注意：为了更方便安装，建议安装LlaMA2的GGML模型：【下载链接】3.网盘下载：Llama2-7B官网版本：迅雷云盘Llama2-7B-Chat官网版本：迅雷云盘Llama2-13B官网版本：迅雷云盘Llama2-13B-Chat官网版本：迅
本文首发于微信公众号CVHub，未经授权不得以任何形式售卖或私自转载到其它平台，违者必究！Title:LLaMA-Adapter:EfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttentionCode:https://github.com/zrrskywalker/llama-adapterPDF:https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdf导读Instruction-Following指令跟随方法：是指通过使用高质量的任务指令及其对应的输出，作为一些输入输出对，来进行模型微调，从而增强预训练模型以帮助模型更好地
高性能、可商用，国产大模型又有开源新动向。8月7日，百亿参数高性能通用大模型「XVERSE-13B」宣布开源。HuggingFace：https://huggingface.co/xverse/XVERSE-13BGithub：https://github.com/xverse-ai/XVERSE-13B而XVERSE-13B的打造者，正是前腾讯公司副总裁姚星老师于2021年初创立的AI与元宇宙技术服务公司元象XVERSE。在离职创业之前，姚星主导创建了腾讯首个人工智能实验室AILab（2016年）和首个机器人实验室RoboticsX（2018年），曾推进腾讯在机器学习、计算机视觉、语音到自然
