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107 深入解析Llama Index的响应合成器 llamaindex.core.response_synthesizers.facotry.py
深入解析Llama Index的响应合成器 在自然语言处理（NLP）领域，Llama Index 是一个强大的工具，用于构建和处理复杂的语言模型。本文将深入探讨 Llama Index 中的一个关键组件——响应合成器（Response Synthesi...
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Lag-Llama：时间序列预测的开源基础模型中文安装与使用指南
Lag-Llama：时间序列预测的开源基础模型中文安装与使用指南 lag-llamaLag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting项目地址:h...
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【06】LLaMA-Factory微调大模型——微调模型评估
上文【05】LLaMA-Factory微调大模型——初尝微调模型，对LLama-3与Qwen-2进行了指令微调，本文则介绍如何对微调后的模型进行评估分析。 一、部署微调后的LLama-3模型 激活虚拟环境，打开LLaMA-Factory的webui页面...
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使用 Llama-Agents、Qdrant 和 Kafka 进行高级实时 RAG
简介 在当今数据驱动的世界中，实时处理和检索信息的能力至关重要。本文深入探讨了使用Llama-Agents、Qdrant 和 Kafka 的高级实时检索增强生成 (RAG 。通过集成这些强大的工具，我们创建了一个可以有效管理数据提取、处理和检索的代理系...
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RWKV 已部署到 5 亿台 Windows 电脑？真正开源的新一代 AI 架构
2024 年 9 月 ，RWKV 社区成员发现：Office 系统在自动更新后（版本 2407 及以后）已自带 RWKV 运行库。 在 Windows 系统的 C:\Program Files\Microsoft Office\root\vfs\Pro...
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使用PyTorch从零构建Llama 3
我们上次发了用PyTorch从零开始编写DeepSeek-V2的文章后，有小伙伴留言说希望介绍一下Llama 3。那么今天他就来了，本文将详细指导如何从零开始构建完整的Llama 3模型架构，并在自定义数据集上执行训练和推理。 [图1]：Llama...
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LongLLaMA：扩展上下文处理能力的大型语言模型
LongLLaMA：扩展上下文处理能力的大型语言模型 long_llamaLongLLaMA is a large language model capable of handling long contexts. It is based on Ope...
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如何在家用设备上运行 Llama 3.1 405B？搭建 AI 集群
在开放式 LLM 模型和封闭式 LLM 模型之间的竞争中，开放式模型的最大优势是您可以在本地运行它们。除了电力和硬件成本外，您无需依赖外部提供商或支付任何额外费用。但是，随着模型大小的增加，这种优势开始减弱。运行需要大量内存的大型模型并不容易。幸运的是，张...
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《Llama 3大模型》技术报告中英文版，95页pdf
现代人工智能（AI）系统由基础模型驱动。本文介绍了一套新的基础模型，称为Llama 3。它是一群本地支持多语言、编码、推理和工具使用的语言模型。我们最大的模型是一个具有4050亿参数和高达128K令牌上下文窗口的密集Transformer。本文对Llama...
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WebLlama 项目使用教程
WebLlama 项目使用教程 webllamaLlama-3 agents that can browse the web by following instructions and talking to you项目地址:https://gitcod...
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爆了，Llama 3.5 405B 爆超GPT-4o，参数直接飙到405B,开源终于战胜了闭源大模型GPT-4o
赶超 GPT-4o，最强大模型 Llama 3.1 405B 一夜封神，扎克伯格：开源引领新时代 就在刚刚，Meta 如期发布了 Llama 3.1 模型。 简单来说，最新发布的 Llama 3.1 405B 是 Meta 迄今为止最强大的模型，也...
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【实战】Llama3.1-部署与使用
大模型（LLM）狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。 百模大战正值火热，开源 LLM 层出不穷。如今国内外已经涌现了众多优秀...
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LLM之基于llama-index部署本地embedding与GLM-4模型并初步搭建RAG（其他大模型也可，附上ollma方式运行）
前言 日常没空，留着以后写 llama-index简介 官网：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/ 简介也没空，以后再写 注：先说明，随着官方的变动，代码也可能变动，大家运行不起来，可以进官网查查资料...
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专用于理解游戏场景的开源大模型-VideoGameBunny
大模型在游戏开发领域扮演了重要角色，从AI机器人生成到场景搭建覆盖各个领域。但在游戏场景理解、图像识别、内容描述方面很差。 为了解决这些难题，加拿大阿尔伯塔的研究人员专门开源了一款针对游戏领域的大模型VideoGameBunny（以下简称“VGB”）。 V...
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llama factory微调时出现x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: cannot find -lcurand: No such file or directory解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客...
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RAG 入门指南：从零开始构建一个 RAG 系统
本文正文字数约 3300 字，阅读时间 10 分钟。 从零开始构建一个应用可以让我们快速理解应用的各个部分。 这个方法其实非常适用于 RAG。 我在以前的文章中有介绍过 RAG 的概念、原理以及应用等，但其实，亲自动手来构建一个 RAG 系统或许能够...
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Llama 3.1 405B：4050亿参数史上最强开源大模型
01 。 概述 Meta公司推出了其最大的开源人工智能模型——Llama 3.1 405B，拥有4050亿个参数，与GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet相媲美。该模型在16000个Nvidia H100 GPU上训练而成，现已在云平台上可用，...
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探索LLaMA Factory：一站式大模型微调平台
探索LLaMA Factory：一站式大模型微调平台 LLaMA-Factory易于使用的LLM微调框架（LLaMA, BLOOM, Mistral, 百川， Qwen, ChatGLM）。项目地址:https://gitcode.com/gh_mir...
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基于 Llama factory 微调 Llama3.1-70B-Chinese-Chat
本文旨在探讨基于Llama factory使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术对Llama3.1-70B-Chinese-Chat模型进行微调的过程，重点介绍在单机多卡和多机多卡两种分布式训练环境下的实现方法。 1.环境准备...
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在 iPhone 15 Pro 上运行 Llama-3.1 8B；使用扩散模型生成类人绘画过程的工具；使用ChatGPT自动生成思维导图
✨ 1: MLX Examples 在 iPhone 15 Pro 上运行 Llama-3.1 8B 基于 MLX 机器学习推理框架轻松将 「Llama-3.1 8B」在 iPhone 15 Pro 上运行? 代码已开源！ 地址：http...
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记录Linux上安装LLaMA Factory v0.8.3 增量预训练/监督微调
序：SFT 和 PT 的区分 sft（Supervised Fine-Tuning，监督微调） 定义：sft是一种基于监督学习的微调方法，它使用标记好的数据（即带有输入、指令和期望输出的数据集）来进一步训练已经预训练好的模型。这种方法允许模型...
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手把手系列 ｜ 使用Milvus、Llama 3、Ollama、LangChain本地设置RAG应用
随着 Llama、Mistral、Gemma 等开源大语言模型（LLM）的出现，我们越来越能感受到 LLM 的力量，而本地运行基于 LLM 的 RAG 应用的需求越来越强烈。在将应用推至生产环境前，我们往往都需要先本地运行和测试。 因此，本...
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使用Llama 私有化模型检索文档回答问题
部署 Llama 模型 Llama 属于文字生成模型，可以用于聊天。使用 Ollama 部署 Llama 模型，先安装 Ollama sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64...
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llama.cppllama.cpp 是一个C++库，用于简化LLM推理的设置。它使得在本地机器上运行Qwen成为可能。该库是一个纯C/C++实现，不依赖任何外部库，并且针对x86架构提供了AVX、
llama.cpp llama.cpp - Qwen llama.cpp 是一个C++库，用于简化LLM推理的设置。它使得在本地机器上运行Qwen成为可能。该库是一个纯C/C++实现，不依赖任何外部库，并且针对x86架构提供了AVX、AVX2和AVX5...
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Llama-X 开源项目指南
Llama-X 开源项目指南 Llama-XOpen Academic Research on Improving LLaMA to SOTA LLM项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/Llama-X 项目...
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使用 ORPO 微调 Llama 3
原文地址：https://towardsdatascience.com/fine-tune-llama-3-with-orpo-56cfab2f9ada 更便宜、更快的统一微调技术 2024 年 4 月 19 日 ORPO 是一种新的令人兴奋的微调技...
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K8sGPT 搭配 LLaMA 3.1:8B，AI 运维也能轻松搞定
文章目录 1. 前言 2. 安装工具 3. 运行 k8s 集群 4. 运行本地 llama 模型 5. k8sgpt 模型认证管理 5.1 添加 openAI 模型认证 5.2 添加本地 llama3.1:8b模型认证 5.3 删除模型认证...
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一文看懂llama2(原理&模型&训练）
一文看懂Llama2（原理&模型&训练） 一、引言 Llama2是Meta（原Facebook AI）最新开源的大型语言模型，它基于Transformer架构进行了多项优化和改进，旨在提供更高效、更准确的自然语言处理能力。Llama2...
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《史上最简单的SpringAI+Llama3.x教程》-05-打破界限，Function Calling在业务场景中的应用
什么是Function Calling Function Calling 是一种技术，它允许大型语言模型（如GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务。 这种功能的核心在于，模型本身不直接执行函数，而是生成包含函数名称和执行函数所需参数的JSON，...
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本地化部署一个简单的AI大模型，Llama3.1
7 月 23 日消息，Meta 今晚正式发布llama3.1，提供 8B、70B 及 405B 参数版本。 Meta 称 4050 亿参数的 Llama 3.1-405B 在常识、可引导性、数学、工具使用和多语言翻译等一系列任务中，可与 GPT-4、GP...
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使用 Ollama、Llama 3.1 和 Milvus 进行函数调用案例
偶然看到一篇很短代码就能实现llama function call的文章。 秉着学习加分项的原则，进行了实验测试。这里给出案例和全部改写后的代码。 将 LLM 与函数调用相结合，就如同赋予您的 AI 连接世界的能力。通过将您的 LLM 与外部工具（例如用...
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无需本地部署！免费使用开源大模型API
之前，我给大家分享过几篇关于如何在本地部署开源大模型以及应用场景的文章。比如说，给本地大模型添加知识库、API的调用等等。 在这个过程中，有粉丝反馈自己不会部署，或者电脑配置不好，想知道还有没有办法使用这些开源大模型。今天就来分享一个免费且无门槛使用各种...
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服务器部署llama3 并利用LLaMA-Factory实现微调
llama3的编译环境要求： 需要的软件，硬件资源： python=3.11 pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.2 第一步下载需要的pytho...
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6小时完成Llama 3.1-8B适配并开源！MindSpore Transformers大模型套件使能开发者创新
北京时间7月24号, Meta 正式发布 Llama 3.1开源大语言模型, 包含8B、70B 及 405B 参数版本。其中的Llama 3.1 405B模型，在多项基准测试中可以媲美GPT4、Claude3.5等目前最强的闭源大模型。此外，8B 与 70...
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Chinese-Llama-2-7b 开源项目教程
Chinese-Llama-2-7b 开源项目教程 Chinese-Llama-2-7b开源社区第一个能下载、能运行的中文 LLaMA2 模型！项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-Llama-2...
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Llama 3.1 这一最强模型按时降临！扎克伯格最新的访谈表明：Llama 将会成为 AI 领域中的 Linux 。
? 个人主页：TechCodeAI启航，公众号：TechCodeAI ?♂️ 作者简介：2020参加工作，专注于前端各领域技术，共同学习共同进步，一起加油呀！ ? 优质专栏：AI相关最新技术分享（目前在向AI方向发展，欢迎大佬交流） ? 资料...
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8G显存运行Llama 3.1 405B！
我正在接受挑战，在只有 8GB VRAM 的 GPU 上运行 Llama 3.1 405B 模型。 Llama 405B 模型有 820GB！这是 8GB VRAM 容量的 103 倍！ 显然，8GB VRAM 无法容纳它。那么我们如何让它工作呢？...
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【大模型理论篇】关于LLaMA 3.1 405B以及小模型的崛起
前不久，Meta开源了LLaMA 3.1 405B【1】，模型扩展了上下文长度至 128K，支持八种语言，效果非常惊艳，是首个在通用知识、可操控性、数学、工具使用和多语言翻译方面能够与最先进闭源 AI 模型媲美的公开可用模型，已经赶上截至目...
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如何本地搭建Whisper语音识别模型
如何本地搭建Whisper语音识别模型 如何本地搭建Whisper语音识别模型 1. 引言 Whisper模型简介 本地搭建的意义和应用场景 应用场景包括但不限于： 2. 环境准备 系统要求 Python环境安装 依赖库安装 3. 安...
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Meta AI新动向：Llama 4瞄准GPT-4，Agent技术或成研发重点
Meta的AI研发进展 Meta的AI科学家Thomas Scialom在最近的采访中透露了Llama系列大型语言模型的最新动态。Scialom谈到了Llama 3.1的研发思路，并展望了即将到来的Llama 4模型。他表示，Llama 3.1是在追求与...
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橙芯创想：香橙派AIPRO解锁升腾LLM与Stable Diffusion的创意密码
文章目录 引言 一. 香橙派AI PRO配置以及展示 优秀的扩展能力 实物展示 二、Ascend-LLM模型部署 开机 xshell连接香橙派 实战运行部署 运行结果分析 开发版表现 三、Stable Diffusion 文生图 性能...
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零成本部署秘籍：Llama 3本地使用全攻略，轻松实现高效模型运行！
Meta公司的Llama 3大模型引领AI新篇章 各位朋友，我是袋鼠帝。 近日，真正的“OpenAI”——Meta公司，对“Close AI”进行了有力回应，推出了其开源大模型系列的最新力作——Llama 3。自Llama 1起，这个系列便以其卓越性能在...
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论文分析｜高效长文本生成的技术与应用
Preface 前言 目前大模型公司很多在追求长文a本， 对算力需求极大，如何能够现实地处理该问题很重要。特别是随着Transformer模型尺寸和复杂性的增长，它们在训练期间的内存需求呈指数级增加。 语言模型训练的瓶颈在于显存占用非常大，这需要创...
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全球3.5亿下载量破纪录！ Llama家族暴涨10倍，开源帝国掀AI革命
【新智元导读】诞生一年半，Llama家族早已稳坐开源界头把交椅。最新报告称，Llama全球下载量近3.5亿，是去年同期的10倍。而模型开源让每个人最深体会是，token价格一降再降。 Llama一举成为世界开源的领头羊。 截至目前，Llama模型在开源平台...
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The Llama 3 Herd of Models
本文是LLM系列文章，针对《The Llama 3 Herd of Models》的翻译。 LLama3模型 摘要 1 引言 2 一般概述 3 预训练 3.1 预训练数据 3.1.1 网络数据管...
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【开发心得】Dify部署ollama模型的坑[1]
本文接续上次的文章【开发心得】三步本地化部署llama3大模型_dify llama3-CSDN博客 经过几次调试，目前部署终于稳定下来，由于算力问题产生的300 time out也逐渐减少了。因此，把后续在测试过程中碰到的一些坑和怎么爬出来，做一个记录...
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探索Llama 3.1 : 405B参数模型：部署、硬件配置、测试与训练的心得
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。MetaAI最新发布的Llama 3.1 : 405B参数模型，凭借其庞大的参数规模和先进的架构，展...
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ViT篇外：NVIDIA Llama-3.1-Minitron 4B
相关阅读： ViT：3 Compact Architecture MobileLLM：“苗条”的模型比较好！ 大家也许会很好奇为什么在ViT章节插入了NVIDIA Llama-3.1-Minitron 4B，ViT因为应用场景的特殊性所以都寄...
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llama.cpp使用
llama.cpp的github库地址为ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C++ (github.com ，具体使用以官方说明为准。 简介 llama.cpp目标是在本地和云端的各种硬件上以最小的设置和最...
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英伟达Blackwell称霸MLPerf！推理性能暴涨30倍，新一代「AI怪兽」诞生
【新智元导读】MLPerf Inference发布了最新测试结果，英伟达最新的Blackwell架构芯片上场与谷歌、AMD同场竞技，展现出明显的性能提升，甚至刷新了部分任务上的测试纪录。 大语言模型（LLM）推理是一个全栈挑战。 为了实现高吞吐量、低延迟的...