如何在MacBookPro上安装LLama.cpp+LLMModel运行环境1.问题与需求近段时间想学习一下大语言模型的本地化部署与应用。首先遇到的就是部署硬件环境的问题。我自己的笔记本是一台MacBookProM3，没有Nvidia的GPU支持，但机器性能不错。所以打算根据网上资料尝试在自己笔记本上部署一个本地运行的大语言模型服务。2.安装环境与目标硬件环境：MacBookPro,CPUM3Max，内存36GB,操作系统macOSSonaoma14.2.1安装目标：选择安装#零一万物大语言模型做测试（后续用Yi代表）。其它模型的安装方法都类似。3.相关资料进入#huggingface上Yi模
我在Heroku上运行我们的生产和测试站点。我有一个robots.txt和站点地图，我只想在生产时运行(这样谷歌就不会开始抓取我们的测试站点并在真实站点上惩罚我们的重复内容)。最简单的解决方案是将if语句添加到urls.py以在测试站点上不包含/robots.txt和/sitemap.xml。但是，我不知道该怎么做。我可以在我的测试站点上包含一个不同的robots.txt文件，该文件不允许抓取任何页面，这似乎是一个不错的解决方案。但是，随着我们添加更多类型的站点地图等，在urls.py中使用一个if/else语句会更容易。谁有解决这个问题的优雅方法？ 最佳答
我有一个用于模型“价格”的工厂，但是当我将价格验证为唯一的_integer时，所有RSPEC测试都开始失败。当我尝试使用RSPEC验证工厂时，我遇到的错误是“价格必须是整数”这是我的模型文件：classPricetrue,:numericality=>{only_integer:true}end这是我的价格：FactoryGirl.definedofactory:pricedoassociation:expertise,factory::expertise,strategy::createprice10#priceFaker::Number.between(1,1000).to_iendend
昨天试着安装一下信息收集特别好用的工具oneforall，没想到却遇到了一个特别大的问题cannotimportname'sre_parse'from're'(C:\Python311\Lib\re\_init_.py)上网查找，却没想到竟然你没有一个答案，要么没有正确答案，要么众说纷纭，索性自己排查错误根据报错提示，说的是不能从re中导入sre_parse，而且还和re文件夹下的_init_.py有关下面是我python目前安装re中_init_.py的源码##SecretLabs'RegularExpressionEngine##re-compatibleinterfaceforthesr
清华系2B模型杀出支持离线本地化部署，可以个人电脑或者手机上部署的多模态大模型，超越Mistral-7B、LLaMA-13B。2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。在综合性榜单上与Mistral-7B相近，在中文、数学、代码能力表现更优，整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。具体开源模型包括：基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2B-SFT/DPO。基于MiniCPM-2B的多模态模型MiniCPM-V
2月22日，谷歌在官网宣布，开源大语言模型Gemma。Gemma与谷歌最新发布的Gemini 使用了同一架构，有20亿、70亿两种参数，每种参数都有预训练和指令调优两个版本。根据谷歌公布的测试显示，在MMLU、BBH、GSM8K等主流测试平台中，其70亿模型在数学、推理、代码的能力超过Llama-2的70亿和130亿，成为最强小参数的类ChatGPT模型。目前，Gemma可以商用，并且普通笔记本、台式机就能跑，无需耗费巨大的AI算力矩阵。Kaggle地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/huggingface地址：https://
原贴地址：https://testerhome.com/topics/39091前言国内访问chatgpt太麻烦了，还是本地自己搭一个比较快，也方便后续修改微调啥的。之前llama刚出来的时候在mac上试了下，也在windows上用conda折腾过，环境配置步骤太多，都没跑起来。最近网上看到有预编译的，对环境要求降低了非常多，所以早上试了下，终于跑起来了。使用平台系统：windows10硬件：i512400F+32GB内存+RTX3090显卡具体步骤主要参考 llama.cpp教程：Windows系统上无需编译，直接运行一个自己的LLaMA2-怕刺 。基本上使用的都是已经预编译好的软件，不用特
除了白月光我们也需要朱砂痣 我最近也在反思，可能有时候算法和论文也不是每个读者都爱看，我也会在今后的文章中加点code或者debug模型的内容，也许还有一些好玩的应用demo，会提升这部分在文章类型中的比例 今天带着大家通过代码角度看一下Llama,或者说看一下Casual-LLM的Transfomer到底长啥样 对Transfomer架构需要更了解的读者，可以先看这个系列小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"Attentionisallyouneed(1)(qq.com)小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"At
试图运行时我会遇到以下错误$bazelbuildobject_detection/...而且我遇到了〜20个相同的错误（每次尝试构建该错误时）。我认为这是我需要配置Bazel来识别PY_PROTO_LIBRARY的方式，但是我不知道在哪里或如何做。/src/github.com/tensorflow/tensorflow_models/object_detection/protos/BUILD:325:1:name'py_proto_library'isnotdefined(didyoumean'cc_proto_library'?).我还认为最初安装了CPP版本的TensorFlow，然后为
LLaMA2的部署使用LLaMA2申请下载下载模型启动运行Llama2模型文本补全任务实现聊天任务LLaMA2编程WebUI操作LLaMA2申请下载访问metaai申请模型下载，注意有地区限制，建议选其他国家申请后会收到邮件，内含一个下载URL地址，后面会用到下载模型访问LLama的官方GitHub仓库，下载该项目gitclonehttps://github.com/facebookresearch/llama进入llama项目目录，增加download.sh脚本权限chmod+xdownload.sh执行download.sh脚本，输入邮件中的URL地址，然后选择下载模型，等待下载即可(ba
