LLM-LLaMA:使用Huggingface提供的脚本文件,对原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的格式

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了LLM-LLaMA:使用Huggingface提供的脚本文件,对原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的格式。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

使用Huggingface提供的脚本文件,对原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的格式,具体的脚本文件在此处。下面是运行的命令(假设下载的原始文件位于./下,希望转换后的路径为./converted):

python convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir ./ --model_size 13B --output_dir ./converted

  convert_llama_weights_to_hf.py文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-676609.html

# Copyright 2022 EleutherAI and The HuggingFace Inc. team. All rights reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "A

到了这里,关于LLM-LLaMA:使用Huggingface提供的脚本文件,对原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的格式的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【llm 使用llama 小案例】

    huggingface https://huggingface.co/meta-llama

    2024年01月21日
    浏览(28)
  • 使用LLM插件从命令行访问Llama 2

    大家好,最近的一个大新闻是Meta AI推出了新的开源授权的大型语言模型Llama 2,这是一项非常重要的进展。Facebook最初的LLaMA模型于今年2月发布,掀起了开源LLM领域的创新浪潮——从微调变体到从零开始的再创造。 如果在Llama 2版本发布之日,由被许可人或被许可人的附属机构

    2024年02月14日
    浏览(28)
  • [NLP]LLM--使用LLama2进行离线推理

    本文基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目代码介绍,使用原生的llama2-hf 克隆好了Chinese-LLaMA-Alpaca-2 项目之后,基于GPU的部署非常简单。下载完成以后的模型参数(Hugging Face 格式)如下: 简单说明一下各个文件的作用 文件名称 示例 说明 config.json { \\\"architectures\\\": [ \\\"LlamaForCausalLM\\\" ], \\\"hidden_si

    2024年02月09日
    浏览(48)
  • 使用Llama.cpp在CPU上快速的运行LLM

    大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它需要很多的资源,尤其时GPU。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点

    2024年02月16日
    浏览(45)
  • LLM之RAG实战(十六)| 使用Llama-2、PgVector和LlamaIndex构建LLM Rag Pipeline

           近年来,大型语言模型(LLM)取得了显著的进步,然而大模型缺点之一是幻觉问题,即“一本正经的胡说八道”。其中RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是解决幻觉比较有效的方法。本文,我们将深入研究使用 transformer库 、 Llama-2模型 、 PgVector数据库 和

    2024年01月21日
    浏览(46)
  • LLM大模型推理加速实战:vllm、fastllm与llama.cpp使用指南

    随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)在诸如自然语言处理、智能问答、文本生成等领域的应用越来越广泛。然而,LLM模型往往具有庞大的参数规模,导致推理过程计算量大、耗时长,成为了制约其实际应用的关键因素。为了解决这个问题,一系列大模型推理加

    2024年04月13日
    浏览(40)
  • AIGC:【LLM(三)】——JARVIS:连接ChatGPT和HuggingFace解决AI问题

    解决具有不同领域和模态的复杂人工智能任务是通往人工通用智能的关键骤。尽管存在丰富的适用于不同领域和模态的人工智能模型,但它们无法处理复杂的人工智能任务。考虑到大型语言模型(LLMs)在语言理解、生成、交互和推理方面表现出色,我们主张LLMs可以作为一个

    2024年02月12日
    浏览(52)
  • huggingface学习 | 云服务器使用git-lfs下载huggingface上的模型文件

    huggingface官网链接:https://huggingface.co/ 以stable-diffusion-inpant为例:模型链接为stable-diffusion-inpant 点击clone repository,可以发现提供了两种下载方式,方式一为HTTPS,代码如下,然而国内使用代理访问的时候采用这种方式会报错:Failed to connect to huggingface.co port 443 after 127293 ms: Cou

    2024年01月19日
    浏览(109)
  • git lfs使用(huggingface下载大模型文件)

    Git LFS:(Large File Storage,解决git大文件存储问题)把音乐、图片、视频等指定的任意文件存在 Git 仓库之外,而在 Git 仓库中用一个占用空间 1KB 不到的文本指针来代替文件的存在,通过把大文件存储在 Git 仓库之外,可以减小 Git 仓库本身的体积,使克隆 Git 仓库的速度加快,也

    2024年02月08日
    浏览(60)
  • 如何优雅地下载huggingface上模型,以llama2模型下载为例

    由于llama2模型的下载需要经过官方的授权,这就需要登陆hugging face的,对模型页面进行申请。等待审核通过后,才能够下载。如果在单纯用 git lfs 的方式进行下载,需要输入账号和密码。为了更快速地进行下载,既能够设置密码、也能够设置代理,采用脚本的方式会更加合适

    2024年02月16日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包