背景在当下开源大语言模型火热的背景下，有很大一部分开发者希望本地部署开源LLM，用于研究LLM或者是基于开源LLM构建自己的LLM应用。笔者也正在尝试通过开源社区的一系列相关优秀项目，通过本地化部署服务来构建自己的LLM应用。那么本地部署一个开源LLM来构建一个聊天应用需要哪些准备呢？本地环境的准备：因为我们需要在本地部署一个开源的大模型，所以你需要准备一个相当硬核的本地环境。硬件上需要一台拥有高性能大显存的NVDIA显卡、大容量高速内存以及大容量固态硬盘，软件上则需要安装显卡驱动、CUDA、Python环境。笔者这次选择跑Baichuan-chat-13B模型为例，我的基本配置是CPUi9-
12.10更新：Qwen技术报告核心解读BaichuanBaichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels数据处理：数据频率和质量，使用聚类和去重方法，基于LSH和denseembedding方法tokenizer：更好的压缩率，对数字的每一位分开，添加空格token位置编码：7BRope，13BALiBi使用了SwiGLU激活函数，因为SwiGLU是一个双线性层，多引入一个门控矩阵，参数量更多，hidden_size从4减少到了8/3使用了更高效的基于xFormers的attention实现使用RMSNorm，对transformer的block输入进行了Laye
我所使用的代码仓库是LLaMA-Factoryhiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)(github.com)https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/mainA.解决问题推荐两个查询网址，在issue中查询：Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)和Issues·bai
Llama-Factory：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main请使用 --quantization_bit4/8 来启用QLoRA训练。默认模块应作为--lora_target参数的默认值，可使用 --lora_targetall 参数指定全部模块。对于所有“基座”（Base）模型，--template 参数可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“对话”（Chat）模型请务必使用对应的模板。一、单GPU训练1.预训练CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash
作为今年九月份开源的一个中午大语言模型，Baichuan2已经在各个维度上取得了亮眼的结果，效果已经超过了当前火热的ChatGLM2-6B，可以通过自然语言交互的方式为你提供以下服务：提供知识：我可以回答各领域的问题，并提供准确的信息和知识，帮你解决问题或获取所需要的信息文本生成：我可以创作不同体裁的内容，激发你的灵感语言翻译：如果需要将一种语言翻译成另外一种语言，我可以为你提供翻译服务语言理解：我可以用于语言理解相关的任务，例如文本分析、情感分析、摘要抽取、分类、聚类等代码编写和解释：我还可以生成相关问题的代码或者解释相关代码的问题请问你需要什么帮助吗？目录一、模型介绍二、模型结果通用领域7
干货预警：这可能是你能够找到的最容易懂的，最完整的，适用于各种NLP任务的Baichuan-13B-Chat的finetune教程~Baichuan-13B是百川智能于2023年7月11日发布的开源中英双语LLM，各项指标经评测在开源LLM中同尺寸模型中位居前列。Baichuan-13B包括Baichuan-13B-Base和Baichuan-13B-chat两个不同模型。前者仅仅是预训练模型，后者在前者基础上增加了SFT,RLHF等偏好对齐过程。本范例微调的模型是Baichuan-13B-Chat，我们使用非常简单的，外卖评论数据集来实施微调，对一段外卖评论区分是好评还是差评。可以发现，经过
国内大模型创业公司，正在技术前沿创造新的记录。10月30日，百川智能正式发布Baichuan2-192K长窗口大模型，将大语言模型（LLM）上下文窗口的长度一举提升到了 192Ktoken。这相当于让大模型一次处理约 35万个汉字，长度达到了GPT-4（32Ktoken，约2.5万字）的14倍，Claude2.0（100Ktoken，约8万字）的4.4倍。换句话说，Baichuan2-192K可以一次性读完一本《三体 2》，是全球处理上下文窗口长度最长的大模型。此外，它也在文本生成质量、上下文理解、问答能力等多个维度的评测中显著领先对手。能够一次理解超长文本的大模型，究竟能做哪些事？百川智能进
环境微调框架：LLaMA-Efficient-Tuning训练机器：4*RTX3090TI(24G显存)python环境：python3.8,安装requirements.txt依赖包一、Lora微调1、准备数据集2、训练及测试1）创建模型输出目录mkdir-pmodels/baichuan2_13b_chat/train_models/baichuan2_13b_chat_multi_gpus_03_epoch100/train_model2）创建deepspeed配置文件目录mkdir-pmodels/baichuan2_13b_chat/deepspeed_config3）创建deeps
文章目录一.模型介绍二.模型部署2.1CPU部署2.2GPU部署三.模型推理3.1Chat模型推理3.2Base模型推理四.模型量化4.1量化方法4.2在线量化4.3离线量化4.4量化效果五.模型微调5.1依赖安装5.2单机训练5.3多机训练5.4轻量化微调一.模型介绍Baichuan2是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练。其在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果。目前开源发布的包含有7B、13B的Base和Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。所有版本对学术研究完全开放。同时，开发者通过邮件
在国内，Llama的时代，已经过去了。9月6日，百川智能宣布正式开源Baichuan2系列大模型，包含7B、13B的Base和Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化，均为免费商用。下载链接：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2在所有主流中英文通用榜单上，Baichuan2全面领先Llama2，而Baichuan2-13B更是秒杀所有同尺寸开源模型。毫不夸张地说，Baichuan2-13B是目前同尺寸性能最好的中文开源模型。而在过去一个月里，Baichuan系列的下载量在HuggingFace等开源社区已经超过了347万次，是当月下载量最
