LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
【AI实战】从零开始搭建中文LLaMA-33B语言模型Chinese-LLaMA-Alpaca-33B简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Chinese-LLaMA-Alpaca拉取llama-30b-hf模型权重及代码拉取chinese-llama-lora-33b模型权重及代码合并模型权重先转换pth类型的模型权重，验证模型权重合并后检查SHA256再合并huggingface类型的模型权重搭建测试页面拉取text-generation-webui加载模型并启动webui参考简介2023年2月25日消息，Meta推出了一种针对研究社区的基于人工智能(AI)的新型大型语言模型，
Chatgpt的出现给NLP领域带来了让人振奋的消息，可以很逼真的模拟人的对话，回答人们提出的问题，不过Chatgpt参数量，规模，训练代价都很昂贵。幸运的是，出现了开源的一些相对小的模型，可以在本地或者云端部署体验，动手体验了下Vicuna-7b，翻译过来是小羊驼」（骆马），拥有70亿参数，据作者实验能达到GPT-4的90%性能。在作者官网发布了三个版本，其中3个月前发布了v1.1，17天前发布了v1.3。官网：lmsys(LargeModelSystemsOrganization)环境：ubuntu18.04九天毕昇8核32G内存，仅有cpu时间：2023年7月5号llama-7Bpyth
LayerNormalization(LayerNorm)RootMeanSquareLayerNormalization(RMSNorm)原理对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值，1方差的归一化操作LayerNorm是一种标准化方法，它计算一个样本的均值和方差，然后使用这些来对样本进行归一化。这种方法是独立于批量大小的，使得模型更加稳定。RMSNorm是对LayerNorm的一个改进，没有做re-center操作（移除了其中的均值项），可以看作LayerNorm在均值为0时的一个特例。论文通过实验证明，re-center操作不重要。RMSNorm也是一种标准化方法，但与LayerNo
Valley:VideoAssistantwithLargeLanguagemodelEnhancedabilitY大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，包括AI相关技术、ChatGPT、AI绘图等，欢迎大家交流~。近期基于LLaMA微调的模型有很多，Alpaca，Vicuna都是基于ChatGPT等数据进行文本场景指令微调，LLaVA也使用图文对数据进行了图文场景多模态能力的扩展（这几个模型往期文章都有涉及，不清楚/感兴趣的可以看）。而本文提到的Valley则是字节发布的视频场景多模态指令微调LLaMA模型。其中这
最近ChatGLM-6B发布了第二代ChatGLM2-6B，于是果断部署了一下试试水。下面讲解详细部署过程，并讲解部署时候遇到的问题以及解决办法。一、部署过程1.安装python、git等必须工具在要部署项目之前，需要部署必须的一些工具。下面详细讲解每一步所需的工具安装步骤。1.1安装python对于如何安装python，网上有很多教程，这里只是简单讲解。（1）通过安装anaconda、miniconda安装python可以通过anaconda和miniconda安装虚拟环境的方式安装python，这种安装的好处就是可以切换不同python和各种三方包不同版本。因为很多项目需要的版本不同，会导
论文题目：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdfgithub链接：https://github.com/facebookresearch/llama/tree/mainhuggingface链接：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf1模型简介LLaMA是MetaAI发布的包含7B、13B、33B和65B四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B仅以1/10规模的参数在多数的benc
首先是项目开源地址 https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM下载这个项目的源码非常简单，但运行起来十分麻烦，各种环境的搭配简直是折磨人，尤其是电脑上缺少各种安装环境的，我首先先列举几个，例如conda安装python的虚拟环境，用这个比较方便，还有Anoconda的安装，VisualStudio的安装等等，反正运行时缺少什么，我们就安装什么就完事了。B站有一个类似的本地部署值得参考一下：【防坑指南】手把手演示本机部署langchain+chatGLM本地知识库_哔哩哔哩_bilibili一、跟着B站的这个视频安装下去，我们可能在第一步
目录1.模型介绍2.权重下载1.模型介绍LLaMA是2023年Meta发布的基础大语言模型，该模型有四个版本，分别是7B、13B、33B、65B参数的模型。相对于GPT类的模型，LLaMA更加轻量一些，主要体现在参数量较小的模型也可以让普通人玩的动。而且国内的很多模型也都是基于这个模型。LLaMA包含一系列不同尺寸的模型，从7B到65B。虽然尺寸较小，但和一些大的模型效果差不多。比如LLaMA-13B模型尺寸仅是GPT-3的十分之一，但效果类似。而LLaMA-65B则可以和Chinchilla以及540B的PaLM相媲美。2.权重下载传说模型被泄漏。链接：https://pan.baidu.c
文章目录ChatGLM2-6B国产开源大模型ChatGLM-6B第二代正式发布介绍评测结果MMLUC-EvalGSM8KBBH推理性能ChatGLM2-6B示例使用方式环境安装代码调用从本地加载模型网页版Demo命令行DemoAPI部署低成本部署模型量化CPU部署Mac部署协议引用
