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有人做了windows下的脚本放到github上了，直接运行就可以了。我在本机试了一下13B的模型能运行，但生成速度非常慢，回复一个问题基本上要花5分钟以上的时间。我的机器配置 3900X 32G内存。
https://github.com/mps256/vicuna.ps1文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-509196.html
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好久没写代码了，上头了，强撸了！ 1、自己买个GPU服务器（如果不训练，可以随便买个高内存的即可），有些网站很便宜，小时起租！ 2、alpaca和模型下载地址：GitHub - antimatter15/alpaca.cpp: Locally run an Instruction-Tuned Chat-Style LLM git clone GitHub - antimatter15/alpaca.cpp: Locally run an Instr
https://github.com/ggerganov/llama.cpp LaMA.cpp 项目是开发者 Georgi Gerganov 基于 Meta 释出的 LLaMA 模型（简易 Python 代码示例）手撸的纯 C/C++ 版本，用于模型推理。所谓推理，即是给输入-跑模型-得输出的模型运行过程。 那么，纯 C/C++ 版本有何优势呢？ 无需任何额外依赖，相比 Python 代码
LLMs之Vicuna：在Linux服务器系统上实Vicuna-7B本地化部署(基于facebookresearch的GitHub)进行模型权重合并(llama-7b模型与delta模型权重)、模型部署且实现模型推理全流程步骤的图文教程(非常详细) 导读 ：因为Vicuna的训练成本很低，据说只需要$300左右，所以，还是有必要尝试本地化部署
LLaMA ，它是一组基础语言模型，参数范围从7B到65B。在数万亿的tokens上训练的模型，并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需求助于专有和不可访问的数据集。特别是， LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3（175B） ，并且LLaMA65B与最好的型号Chinch
引言 在人工智能领域，模型的性能一直是衡量其价值和应用潜力的关键指标。近日，一个新的里程碑被设立：Mistral AI发布了其最新模型Mistral 7B，它在众多基准测试中全面超越了Llama 2 13B模型，标志着AI技术的一个重大进步。 Mistral 7B vs Llama 2 13B Mistral 7B的发布，不仅是一次技
前不久，Meta前脚发布完开源大语言模型LLaMA， 随后就被网友“泄漏”，直接放了一个磁力链接下载链接。 然而那些手头没有顶级显卡的朋友们，就只能看看而已了 但是 Georgi Gerganov 开源了一个项目llama.cpp ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook’s LLaMA model in C/C++ (github.com) 次项目的牛逼
llama.cpp是近期非常流行的一款专注于Llama/Llama-2部署的C/C++工具。本文利用llama.cpp来部署Llama 2 7B大语言模型，所采用的环境为Ubuntu 22.04及NVIDIA CUDA。文中假设Linux的用户目录（一般为/home/username）为当前目录。 NVIDIA官方已经提供在Ubuntu 22.04中安装CUDA的官方文档。本文稍有不同的
Vicuna和StableVicuna都是LLaMA的微调版本，均遵循CC BY-NC-SA-4.0协议，性能方面Stable版本更好些。 CC BY-NC-SA-4.0是一种知识共享许可协议，其全称为\\\"署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际\\\"。 即 用的时候要署名原作者，不能商用，下游使用也必须是相同的共享原则。 Vicuna（小羊驼
Stanford Alpaca (羊驼)：ChatGPT 学术版开源实现 Alpaca-Lora (羊驼-Lora): 轻量级 ChatGPT 的开源实现（对标 Standford Alpaca） I know。这几天介绍了很多 Alpaca，各种羊驼，似乎有些随心所欲、杂乱无章。但实际上，正如《寒战》中梁家辉饰演的李文斌被廉政公署问话时所说：“要在（每一个
llama.cpp是一个C++编写的轻量级开源类AIGC大模型框架，可以支持在消费级普通设备上本地部署运行大模型，以及作为依赖库集成的到应用程序中提供类GPT的功能。 以下基于llama.cpp的源码利用C++ api来开发实例demo演示加载本地模型文件并提供GPT文本生成。 CMakeLists.txt main.cpp 注：
