刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2modelllama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确的方向；模型的选择模型在自然是在huggingface上下载到的，上面的模型很多，因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录
首先进入这里https://github.com/facebookresearch/llama 点击下载填写注册信息 接受后继续 上面的按钮点击后，应该邮箱就收到链接了，几乎是很快的把下面的链接复制后备用，注意24小时后会失效提前先了解一下有3种模型7b 13b 70b 7b就是有70亿参数，文件夹里面有3个文件其中最大的是模型文件有13G外面还有分词器清单和分词器模型文件 如果下载全部的话体积特别大，注意啦354GB 所以我只下载了7B，它占用磁盘13GB的空间 我们再把开头的仓库地址复制后克隆在ubuntu20.04环境下面克隆llama仓库gitclonehttps://github.
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。阿里开源大模型，又上新了~继通义千问-7B（Qwen-7B）之后，阿里云又推出了大规模视觉语言模型Qwen-VL，并且一上线就直接开源。具体来说，Qwen-VL是基于通义千问-7B打造的多模态大模型，支持图像、文本、检测框等多种输入，并且在文本之外，也支持检测框的输出。举个🌰，我们输入一张阿尼亚的图片，通过问答的形式，Qwen-VL-Chat既能概括图片内容，也能定位到图片中的阿尼亚。测试任务中，Qwen-VL展现出了“六边形战士”的实力，在四大类多模态任务的标准英文测评中（Zero-shotCaption/VQA/D
源码链接https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/tree/master/PyTorch/built-in/foundation/LLaMA-13BLLaMA-7B/13BforPyTorch概述简述LLaMA是由MetaAI发布的大语言系列模型，完整的名字是LargeLanguageModelMetaAI。LLaMA按照参数量的大小分为四个型号：LLaMA-7B、LLaMA-13B、LLaMA-30B与LLaMA-65B。LLaMA模型的效果极好，LLaMA-13B在大多数基准测试中的表现都优于GPT-3（175B），且无需使用专门的数据集，只使用公
问题:什么是ZephyrASDL，它与词法分析器和解析器生成器等其他编译器技术有何关系？(如果您相当完整，我将不胜感激，但是当它变得相当技术时，请指向其他在线引用，因为我对编译器的大部分了解都来自玩yacc和flex，用C编写一个简单的最大munch词法分析器，并在网上查找和阅读资料)问题背景:我一直在阅读http://docs.python.org/devguide/compiler.html我遇到了以下行:ThespecificationoftheASTnodesisspecifiedusingtheZephyrAbstractSyntaxDefinitionLanguage(AS
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
阿里云于8月3日宣布开源两款重要的大型模型——QWen-7B和QWen-7b-Chat。这两款模型的参数规模达到了令人瞩目的70亿，并且已经在HuggingFace和ModelScope平台上开放，并可免费商用。以下是相关链接：GitHub项目主页：https://github.com/QwenLM/Qwen-7BHuggingFace：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-ChatModelScope：https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen-7B-Chat-Demo/summary/TopGpt：https://www
使用Peft库微调基座模型（比如LLaMA-7B）后会得到Lora参数模块，将基座模型与Lora参数合并后才能得到完整的微调后的大模型#Copyright2023RohanTaori,IshaanGulrajani,TianyiZhang,YannDubois,XuechenLi##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##http://www.apac
目录一.引言二.模型下载三.快速测试四.训练数据五.总结一.引言自打LLama-2发布后就一直在等大佬们发布LLama-2的适配中文版，也是这几天蹲到了一版由LinkSoul发布的 Chinese-Llama-2-7b，其共发布了一个常规版本和一个4-bit的量化版本，今天我们主要体验下Llama-2的中文逻辑顺便看下其训练样本的样式，后续有机会把训练和微调跑起来。二.模型下载HuggingFace: https://huggingface.co/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b4bit量化版本: https://huggingface.co/LinkSoul/Chine
现如今已有大量提供深度学习服务的供应商，在使用这些服务时，用户需要将自己的信息包含在prompt中发送给这些服务商，这会导致隐私泄漏等问题。另一方面，服务商基本不愿意公开自己辛苦训练得到的模型参数。针对这一问题，蚂蚁集团的一个研究团队提出了PUMA框架，可以在不影响模型性能的前提下实现安全的推理。不仅如此，他们也开源了相关代码。论文：https://arxiv.org/abs/2307.12533代码：https://github.com/secretflow/spu/blob/main/examples/python/ml/flax_llama7b/flax_llama7b.py预训练Tra
