之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
我在一个独立的数据库服务器(ec2实例)上安装了redis。并且已正确安装和配置。现在我想做的就是从我的网络服务器连接到它，并更改它的键值存储。我有一个在heroku上运行的python/django应用程序，我将PostgreSQL用于其他一切，我使用redis只是为了在KV集中存储一些临时变量。现在，我安装https://github.com/andymccurdy/redis-py在我的本地服务器和网络服务器上。为了测试连接并检查一切是否正常，我在我的环境中尝试了以下操作:>>>pool=redis.ConnectionPool(host='MY_DBSERVER_IP_ADDR
我在一个独立的数据库服务器(ec2实例)上安装了redis。并且已正确安装和配置。现在我想做的就是从我的网络服务器连接到它，并更改它的键值存储。我有一个在heroku上运行的python/django应用程序，我将PostgreSQL用于其他一切，我使用redis只是为了在KV集中存储一些临时变量。现在，我安装https://github.com/andymccurdy/redis-py在我的本地服务器和网络服务器上。为了测试连接并检查一切是否正常，我在我的环境中尝试了以下操作:>>>pool=redis.ConnectionPool(host='MY_DBSERVER_IP_ADDR
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
我玩过flaskmicroframework，想在redis中缓存一些统计数据。假设我有这个字典:mydict={}mydict["test"]="test11"我用redis保存了redis.hmset("test:key",mydict)恢复之后stored=redis.hgetall("test:key")print(str(stored))我看到奇怪的{b'test':b'test11'}所以stored.get("test")没有给我mydictstr方法结果看起来不错{'test':'test11'}。那么，为什么将这个二进制标记添加到恢复的数据中呢？我还检查了redis-
我玩过flaskmicroframework，想在redis中缓存一些统计数据。假设我有这个字典:mydict={}mydict["test"]="test11"我用redis保存了redis.hmset("test:key",mydict)恢复之后stored=redis.hgetall("test:key")print(str(stored))我看到奇怪的{b'test':b'test11'}所以stored.get("test")没有给我mydictstr方法结果看起来不错{'test':'test11'}。那么，为什么将这个二进制标记添加到恢复的数据中呢？我还检查了redis-
【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
