ChatGLM2-6B!我跑通啦！（windows系统）1.跑通了啥？2.咋跑通的？2.1ChatGLM2-6B本地部署2.2ChatGLM2-6B本地微调2.3小结3.打算做什么？1.跑通了啥？记录一下此时此刻，2023年7月8日22点04，从ChatGLM2-6B在7月4日开放了ptuning到此时此刻，ChatGLM2-6B的微调终于被哥们跑通了！从本地部署ChatGLM2-6B到本地进行P-tuning微调，再到最后的模型检测，哥们全跑通了！2.咋跑通的？2.1ChatGLM2-6B本地部署这里非常感谢ChatGLM2-6B｜开源本地化语言模型这篇博客！因为我布置环境，本地部署完全按照
最近清华大学开源的ChatGLM-6B语言模型在国际上大出风头，仅仅62亿参数的小模型，能力却很强。很期待他们后续1300亿参数模型130B的发布。为什么一些能力较弱的小模型，这么受追捧？因为ChatGPT、GPT-4虽好，毕竟被国外封锁，而且还要付费，更重要的是，LLM要在各行业提高生产力，很多企业接下来肯定是要自己部署语言模型的，毕竟谁也不敢泄漏自己商业数据给别人的AI去训练，为他人做嫁衣，最后砸了自己的饭碗。这里根据我的实操经验，分享一下如何自己搭建一个语言模型服务器。最后效果如下：首先需要搞一台GPU较强的机器，推荐先租一台腾讯云、阿里云等AI训练的机器，T4显卡就行，一般价格是按量付
ChartGPT最近特别火，但是收费，而且国内访问不太方便，所以找了个类似的进行学习使用ChatGLM-6B，开源支持中英文的对话大模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数，简单说非常不错，可能和chartGPT比较有些差距，但是开源免费，并且可以在本地部署，支持中文，这就很nice了首先安装环境，当前本机电脑win10，pycharm2020，python3.9，Anaconda3。文章涉及到的相关资源会在文章最下面公共号中提供，这里也注意，部分软件根据电脑本身需要改动版本安装1、需要安装CUDA和cudnn由于要使用GPU（不用也可以，不过是有点慢）
如ChatGPT，GPT-4，Claude 这样的语言模型之所以强大，是因为它们采用了基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)来使之更符合我们的使用场景。本博客旨在展示用RLHF训练一个LLaMA模型，以回答StackExchange上的问题。具体而言，包含以下几个方面:有监督的微调(SupervisedFine-tuning，SFT)。奖励/偏好建模(Reward/preferencemodeling，RM)。基于人类反馈的强化学习(RLHF)。摘自InstructGPT论文，Ouyang,Long,etal.“Trai
LLaMA包含从7B到65B参数的基础语言模型集合。Meta在数万亿个tokens上训练了模型，LLaMA-13B在大多数基准测试中优于GPT-3（175B）。来自：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels目录背景概述方法预训练数据架构Optimizer有效的实现主要结果常识推理闭卷问答阅读理解数学推理代码生成大规模多任务语言理解训练期间的性能变化LLM的预训练和微调预训练prompt设计NLP指令微调与人类对齐背景概述在大量文本语料库上训练的大型语言模型已经显示出它们能够从文本指令或几个示例中执行新任务。当将模型scaling到足够的大小时
是不是苦于没有ChatGPT的APIkey或者免费的token而无法愉快地和它玩耍？想不想在有限的计算资源上部署大模型并调戏大模型？？想不想解锁大模型的除了对话之外的其它功能？？？几行代码教你搞定如何在有限的计算资源下部署超大模型并实现推理。准备超大语言模型。OPT，GPT，LLaMA都行，只要是开源的都行。去HuggingFace找一款心仪的模型，总有适合你的。我用的LLaMA-30B，你需要从官网上准备好下面这一堆文件：相应的环境依赖。作为调包侠，基本的pytorch、transformers等等就不用说了，这次介绍本期主角**accelerate**！！！GPUs。TITANRTX×4，
Llama一直被誉为AI社区中最强大的开源大模型。然而，由于开源协议的限制，它一直不能被免费用于商业用途。然而，这一切在7月19日发生了改变，当Meta终于发布了大家期待已久的免费商用版本Llama2。Llama2是一个由MetaAI开发的预训练大语言模型，它可以接受任何自然语言文本作为输入，并生成文字形式的输出。Llama2-xb-chat是基于Llama2-xb在对话场景下的优化模型，目前在大多数评测指标上超过了其他开源对话模型，并且与一些热门的闭源模型（如ChatGPT、PaLM）的表现相当。官方介绍Meta发布的Llama2模型系列包括70亿、130亿和700亿三种参数版本。此外，他们
「我就午休了30分钟，我们的领域又变了？」在看到最新的开源大模型排行榜后，一位AI领域的创业者发出了灵魂追问。图片排行榜链接：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard上图红框中的「新秀」是来自StabilityAI和CarperAIlab的两个大模型：FreeWilly1和FreeWilly2。刚刚，它们超越了Meta三天前发布的Llama-2-70b-hf，成功登顶HuggingFace的OpenLLM排行榜榜首。更引人注目的是，FreeWilly2在很多基准上还击败了ChatGPT（GPT-3.5），成
Meta发布的免费可商用版本Llama2刷屏整个网络。此前，Llama1版本因为开源协议问题，一直不可免费商用。现在，随着Llama2的发布，这一限制正式被打破。Llama2模型系列包含70亿、130亿和700亿三种模型，此外Meta还训练了一个340亿参数变体，但并没有发布，只在技术报告中提到了。发布之初，Llama-2-70B-Chat迅速登顶HuggingFace的OpenLLMLeaderboard。图片可以说，Llama2是Llama1模型的延续，不论是在数据质量、训练技术、性能评估、安全训练等方面都进行了实质性的技术扩展。Meta的这一发布，对于开源来说是一个巨大的飞跃，但对于闭源
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference.py(基于合并后的权重文件进行模型推理)将基于之前合并Lora模型权重后的hl_llama_7b模型进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
