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https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/models/llms.html可以按参数和评分来选择模型：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboardllama2-chat-7b4bit(huggingface)Llama2seemstobequitechatty,whichmakesparsingstructuredo

众所周知，LLM规模庞大，如果在也能消费类硬件中运行或训练它们将是其亲民化的巨大进步。我们之前撰写的LLM.int8博文展示了我们是如何将LLM.int8论文中的技术通过bitsandbytes库集成到transformers中的。在此基础上，我们不断努力以不断降低大模型的准入门槛。在此过程中，我

一、配置环境1、打开colab，创建一个空白notebook，在[修改运行时环境]中选择15GB显存的T4GPU.2、pip安装依赖python包!pipinstall--upgradeaccelerate!pipinstallbitsandbytestransformers_stream_generator!pipinstalltransformers!pipinstallsentencepiece!pip

https://huggingface.co/blog/4bit-transformers-bitsandbytes 1. 8位float TheFP8(floatingpoint8)formathasbeenfirstintroducedinthepaper “FP8forDeepLearning” withtwodifferentFP8encodings:E4M3(4-bitexponentand3-bitmantissa)and