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Llama改进之——分组查询注意力
引言 今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-query attention,GQA 1。 Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头，同...
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Llama 3.1 - 405B、70B 和 8B 的多语言与长上下文能力解析
Llama 3.1 发布了！Llama 3.1 有三种规格: 8B 适合在消费者级 GPU 上进行高效部署和开发，70B 适合大规模 AI 原生应用，而 405B 则适用于合成数据、大语言模型 (LLM 作为评判者或蒸馏。这三个规格都提供基础版和指令调优...
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如何高效微调多模态Transformers模型：从入门到实践指南
多模态大模型（Multimodal Large Models）是能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。transformers 是当前多模态大模型中的一种重要架构。 目录 Transformers简介 多模态Transforme...
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vllm 聊天模板
vllm 聊天模板 背景 如何使用chat template generation prompt & add_generation_prompt chat templates的额外输入 工具使用 / 函数调用 Chat Template...
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Llama中文大模型-模型微调
同时提供了LoRA微调和全量参数微调代码，关于LoRA的详细介绍可以参考论文“[LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2106.09685 ”以及...
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【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人
系列篇章? No. 文章 1 【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat：阿里云大型语言模型的对话实践 2 【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人 3 【Qwen2部署实战】探索Qw...
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江大白 | 视觉Transformer与Mamba的创新改进，完美融合（附论文及源码）
本文来源公众号“江大白”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。 原文链接：视觉Transformer与Mamba的创新改进，完美融合（附论文及源码） 以下文章来源于微信公众号：AI视界引擎 作者：AI引擎 链接：https://mp.weixin.q...
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小白教程：Unsloth 打造属于自己的中文版Llama3
在定制化业务场景中，如果利用专属数据集，经过微调的大模型能够在多种任务上与GPT-4媲美，并支持本地部署，保护隐私，同时还能降低运算成本。最新推出的Llama3，作为当前性能最强的开源基础大模型，非常适用于自然语言处理、机器翻译、文本生成、问答系统、聊天机...
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从头开始微调Llama 3.1模型
在今天的科技专栏中，我们将深入探讨如何微调Llama 3.1模型，以使其更好地适应您的特定领域数据。微调大型语言模型（如Llama）的主要目的是为了在特定领域的数据上表现更好，从而生成更符合您需求的输出。以下是我们将要介绍的五个主要步骤： 安装必要的软...
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【Qwen2部署实战】探索Qwen2-7B：通过FastApi框架实现API的部署与调用
系列篇章? No. 文章 1 【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat：阿里云大型语言模型的对话实践 2 【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人 3 【Qwen2部署实战】探索Qw...
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llama-factory源码详解——以DPO为例
本文记录了我在学习 llama-factory过程中对代码运行过程的梳理 代码入口——src/train.py from llamafactory.train.tuner import run_exp def main( : run_exp...
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【Qwen-Audio部署实战】Qwen-Audio-Chat模型之对话机器人部署测试
系列篇章? No. 文章 1 【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat：阿里云大型语言模型的对话实践 2 【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人 3 【Qwen2部署实战】探索Qw...
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【机器学习】Google开源大模型Gemma2：原理、微调训练及推理部署实战
目录 一、引言 二、模型简介 2.1 Gemma2概述 2.2 Gemma2 模型架构 三、训练与推理 3.1 Gemma2 模型训练 3.1.1 下载基座模型 3.1.2 导入依赖库 3.1.3 量化配置 3.1.4 分词器和模型实...
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ECCV2024｜AIGC(图像生成，视频生成，3D生成等)相关论文汇总（附论文链接/开源代码）【持续更新】
ECCV2024｜AIGC相关论文汇总（如果觉得有帮助，欢迎点赞和收藏） Awesome-ECCV2024-AIGC 1.图像生成(Image Generation/Image Synthesis Accelerating Diffusio...
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最强开源模型 Llama 3.1 部署推理微调实战大全
目录 引言 一、Llama 3.1简介 二、Llama 3.1性能评估 三、Llama 3.1模型推理实战 1、环境准备 2、安装依赖 3、模型下载 4、模型推理 四、Llama 3.1模型微调实战 1、数据集准备 2、导入依赖包 3、读...
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【Qwen2微调实战】LLaMA-Factory框架对Qwen2-7B模型的微调实践
系列篇章? No. 文章 1 【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat：阿里云大型语言模型的对话实践 2 【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人 3 【Qwen2部署实战】探索Qw...
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【Qwen2微调实战】Lora微调Qwen2-7B-Instruct实践指南
系列篇章? No. 文章 1 【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat：阿里云大型语言模型的对话实践 2 【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人 3 【Qwen2部署实战】探索Qw...
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java集成stable diffusion
在Java中直接集成Stable Diffusion模型(一个用于文本到图像生成的深度学习模型，通常基于PyTorch或TensorFlow 是非常具有挑战性的，因为Java本身并不直接支持深度学习模型的运行。不过，我们可以通过JN...
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开源模型应用落地-Meta-Llama-3.1-8B-Instruct与vllm-单机多卡-RTX 4090双卡（十四）
一、前言 在应对业务访问量级提升的过程中，我们通过从单机单卡部署升级到单机多卡部署的方式，成功实现了VLLM模型的性能提升。在此过程中,我们遇到了一些问题和挑战，现在我将深入剖析这些经验教训，希望能够帮助大家快速上手部署可投入生产运行的环境。...
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探索中文大模型的新高度：Chinese-LLaMA-Alpaca-3
探索中文大模型的新高度：Chinese-LLaMA-Alpaca-3 Chinese-LLaMA-Alpaca-3中文羊驼大模型三期项目 (Chinese Llama-3 LLMs developed from Meta Llama 3项目地址:ht...
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【项目记录】LLaMA-Factory + ModelScope 指令监督微调
LLaMA-Factory是大模型微调框架，内部集成了多种微调方法，可以直接调用。 具体做法可以从官方github上找到：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md...
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Llama 3.1 模型：从部署到微调的全方位应用手册
在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）已成为推动技术进步的关键力量。随着Meta公司最新开源的Llama 3.1模型的问世，我们见证了开源AI领域的一大飞跃。Llama 3.1以其卓越的性能和广泛的应用潜力，为开发者和研究者提供了一个强大的工具，以探...
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【人工智能AIGC技术开发】3.浅谈大话人工智能AIGC：几种AIGC底层技术的代码详解
为了更好地理解AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）的底层技术，我们将详细介绍几种关键技术。这些技术包括深度学习、生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和自回归模型（如Transformer和GPT）。 1....
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AIGC核心剖析：NLP与生成模型的协同作用
目录 AIGC核心剖析：NLP与生成模型的协同作用 NLP的基础与挑战 生成模型的强大能力 NLP与生成模型的协同作用 1. 机器翻译 2. 文本摘要 3. 对话系统 结论 AIGC核心剖析：NLP与生成模型的协同作用 在人工智能...
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快速体验LLaMA-Factory 私有化部署和高效微调Llama3模型（曙光超算互联网平台异构加速卡DCU）
序言 本文以 LLaMA-Factory 为例，在超算互联网平台SCNet上使用异构加速卡AI 显存64GB PCIE，私有化部署Llama3模型，并对 Llama3-8B-Instruct 模型进行 LoRA 微调、推理和合并。 快速体验基础版本，...
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山大软院创新实训之大模型篇（二）——Llama Factory微调Qwen实践
山大软院创新实训之大模型篇（二）——Llama Factory微调Qwen实践 LLaMA Factory 是一个用于微调和部署 LLaMA (Large Language Model Applications 模型的框架。它旨在简化大语言模型的使用...
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llama大模型提前停止策略，实现工具调用——以Llama3为例
在大模型的generate过程中为了实现工具调用功能，模型输出到了指定的token需要执行工具的时候，需要模型的generate停止。model.generate( 的参考链接：https://github.com/huggingface/transfor...
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每日AIGC最新进展(51)：昆仑万维震撼发布16B DiT-MoE图像生成模型、东北大学提出使用去噪神经权重进行高效训练、美团提出视频扩散模型量化方法
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 Scaling Diffusion Transformers to 16 Billion Parameters 本文介绍了DiT-MoE，一种可扩展的稀疏变分Transformer模型，它在...
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函数调用：在 xLAM 上微调 Llama 3得益于 QLoRA，速度快且内存高效
欢迎来到雲闪世界.最近的大型语言模型 (LLM 在大多数语言生成任务中都表现出色。然而，由于它们基于下一个标记预测进行操作，因此它们通常难以准确执行数学运算。此外...
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ChatGLM3-6B使用lora微调实体抽取，工具LLaMA-Factory，医学数据集CMeEE
一、下载ChatGLM3-6B 下载地址，需要魔法 测试模型： 新建文件predict.py。运行下面测试代码。建议这里的transformers包最好和LLaMA-Factory环境的transformers包版本保持一致或者直接用LLaMA-Fa...
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手把手教你在autodl上部署llama模型
文章目录 一、注册AutoDL账号、租用GPU 二、创建conda环境 三、下载llama模型 四、启动模型 一、注册AutoDL账号、租用GPU 进入 AutoDL官网链接 注册账号，需要先充点钱，如下创建新实例。 随便选...
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【大模型】微调实战—使用 ORPO 微调 Llama 3
ORPO 是一种新颖微调（fine-tuning）技术，它将传统的监督微调（supervised fine-tuning）和偏好对齐（preference alignment）阶段合并为一个过程。这减少了训练所需的计算资源和时间。此外，实证结果表明，ORP...
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Llama-3.1-70B有哪些功能？Meta AI最新模型怎么使用方法详细教程指南
Meta-Llama-3.1-70B 是什么？ Meta-Llama-3.1-70B是Meta公司推出的大型语言模型，拥有 70 亿个参数，支持 8 种语言的文本生成。该模型采用优化的Transformer架构，并通过监督式微调和人类反馈强化学习进一步优化...
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Llama-3.1-8B功能介绍及免费使用指南 Meta AI最新模型体验地址入口
Meta-Llama-3.1-8B简介 Meta-Llama-3.1-8B是一款多语言大型语言模型（LLMs），包含8B大小的版本，支持 8 种语言，专为多语言对话用例优化，并在行业基准测试中表现优异。它采用自回归语言模型，使用优化的Transformer...
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llama-factory微调工具使用入门
一、定义 环境配置 案例： https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607 chatglm3 案例 多卡训练deepspeed llama factory 案例Qwen1.5 报错 二、实现 环境配置 git cl...
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【小沐学AI】Python实现语音识别（whisper+HuggingFace）
文章目录 1、简介 1.1 whisper 2、HuggingFace 2.1 安装transformers 2.2 Pipeline 简介 2.3 Tasks 简介 2.3.1 sentiment-analysis 2.3.2 zero-...
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AFAC2024-基于保险条款的问答 比赛日记 llamafactory qwen npu 910B1
AFAC2024: 基于保险条款的问答挑战——我的实战日记 概述 在最近的AFAC2024竞赛中，我参与了基于保险条款的问答赛道。这是一次深度学习与自然语言处理的实战演练，旨在提升模型在复杂保险文本理解与问答生成方面的能力。本文将分享我的参赛过程，...
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欢迎 Llama 3：Meta 的新一代开源大语言模型_meta llama guard 2
介绍 Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与 Hugging Fac...
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llama_readme
language: en pipeline_tag: text-generation tags: facebook meta pytorch llama llama-3 license: other license_name: l...
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大模型学习笔记3【大模型】LLaMA学习笔记
文章目录 学习内容 LLaMA LLaMA模型结构 LLaMA下载和使用 好用的开源项目[Chinese-Alpaca](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca Chinese-Alpaca...
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LLaMA原理与代码实例讲解
LLaMA原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：大模型、LLaMA、Transformer、预训练、微调 1. 背景介绍 1.1 问题的由来...
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基于MindSpore实现BERT对话情绪识别
本文分享自华为云社区《【昇思25天学习打卡营打卡指南-第二十四天】基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别》，作者：JeffDing。 模型简介 BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder...
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Java集成stable diffusion 的方法
在Java中直接集成Stable Diffusion模型（一个用于文本到图像生成的深度学习模型，通常基于PyTorch或TensorFlow）是非常具有挑战性的，因为Java本身并不直接支持深度学习模型的运行。不过，我们可以通过JNI（Java Nativ...
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LLaMA-Factory在华为显卡上的实验记录
如何判断目前所选择的模型是否支持 LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/template.py 在项目的这个地址中会有不同模型的支持模版。 这里用目前我最常用的两个模型举例子 一个是智谱的glm4-9B模型 _regi...
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【Llama 2的使用方法】
Llama 2是Meta AI（Facebook的母公司Meta的AI部门）开发并开源的大型语言模型系列之一。Llama 2是在其前身Llama模型的基础上进行改进和扩展的，旨在提供更强大的自然语言处理能力和更广泛的应用场景。 以下是Llama 2的一...
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python 调用 llama
参考： https://blog.51cto.com/u_16175437/9317548 方法一： 要在Python中调用Llama.ai模型来生成回答，你可以使用transformers库，它提供了调用不同的预训练模型的接口。以下是一个简单的例子，展...
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深入了解语音识别：Distil-Whisper
Distil-Whisper模型概述 1.1 Distil-Whisper的背景与意义 随着语音识别技术的不断发展，模型的大小和计算复杂度成为了制约其广泛应用的重要因素。特别是在边缘设备和实时应用场景中，对模型的效率和性能提出了更高的要求。Dist...
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如何使用Whisper语音识别模型
Whisper 是一个通用语音识别模型，由 OpenAI 开发。它可以识别多种语言的语音，并将其转换为文本。Whisper 模型采用了深度学习技术，具有高准确性和鲁棒性。 1、技术原理及架构 Whisper 的工作原理：音频被分割成...
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Stable Diffusion / huggingface 相关配置问题汇总
目录 1 `OSError: Can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14'.` 报错 解决方法 方法1——手动下载 方法2——自动下载 其他方法（待研究） 2 `hug...
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[大模型]Llama-3-8B-Instruct FastApi 部署调用
环境准备 在 Autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04 -->12.1。 接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterL...