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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
参考安装教程：傻瓜式！一键部署llama2+chatglm2，集成所有环境和微调功能，本地化界面操作！ Github地址：GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models. Supports transformers, GPTQ, llama.cpp (ggml/gguf), Llama models. 模型下载地址：meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf at main 遇到的问
2023 年 7 月 19 日，MetaAI 宣布开源旗下的 LLama2 大模型，Meta 首席科学家、图灵奖得主 Yann LeCun 在推特上表示 Meta 此举可能将改变大模型行业的竞争格局。一夜之间，大模型格局再次发生巨变。 不同于 LLama，LLama2 免费可商用 ！ LLama2 的能力在 GPT-3 ~ GPT-3.5 之间，对于关注数据隐
LLMs之llama_7b_qlora：源码解读inference.py(基于合并后的权重文件进行模型推理)将基于之前合并Lora模型权重后的hl_llama_7b模型进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本) 目录
LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO 训练+DPO 训练】)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 相关文章 LLMs之ChatGLM：ChatGLM Efficient Tuning(一款高效微调ChatGLM-6B/Ch
2023年7月18日Meta开源了Llama2，在2万亿个Token上训练，可用于商业和研究，包括从7B到70B模型权重、预训练和微调的代码。相比Llama1，Llama2有较多提升，评估结果如下所示： 基于Llama2模型的开源模型如下所示： 1.WizardCoder Python V1.0 2.Phind Code Llama v1 3.WizardLM 70B V1.0 4.Dophin Llam
参考： https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/ https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599 cmake windows安装参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105 1、下载： 2、编译 3、测试运行 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/638427280 模型下载： https://huggingface.co/nya
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
LLMs之LLaMA-2：LLaMA-2的简介(技术细节)、安装、使用方法(开源-免费用于研究和商业用途)之详细攻略 导读 ：2023年7月18日，Meta重磅发布Llama 2！这是一组预训练和微调的大型语言模型（LLM），规模从70亿到700亿个参数不等。Meta微调的LLM称为Llama 2-Chat，专为对话使用场景进行了优化
组织机构：Meta（Facebook） 代码仓：https://github.com/facebookresearch/llama 模型：llama-2-7b 下载：使用download.sh下载 硬件环境：暗影精灵7Plus Windows版本：Windows 11家庭中文版 Insider Preview 22H2 内存 32G GPU显卡：Nvidia GTX 3080 Laptop （16G） 下载llama.cpp的代码仓： git clone https://github.com/ggergan
