Meta公司一直致力于这样一个理念：“thatopensourcenotonlyprovidesgreattechnologyfordevelopers,butalsobringsthebestoutinpeople”，翻译过来就是开源不仅为开发人员提供了出色的技术，而且还将给人们带来更好的。但是前几天李彦宏说开源模型没有未来？我们的

问题描述使用llamafactory+npulora微调llama3-70b后,最终推理出现乱码以及不能自动停止生成。如下所示：derrickroseofthechicagobullshasthemostcareerassistsamongplayerswhohaveneverbeennamedtoanall-stargamewith3,339assists.IICIII.џџџ.3

 入门开源大语言模型，最好的工具就是ollama，这是一款简单的大模型本地部署框架，支持基于命令行的方式运行多种大语言模型，并提供了相应的Python和JSSDK，可以基于此方便实现ChatbotUI。这篇文章就以京东云智算平台为例（其他平台也是类似，甚至可以在本地电脑运行），分享如何一键安装olla

引言随着大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的日益重要，新型多语言多任务模型——TigerBot-70B的问世，标志着全球范围内一个新的技术里程碑的达成。TigerBot-70B不仅在性能上匹敌行业巨头如OpenAI的模型，而且其创新算法和数据处理方式在行业内引起广泛关注。Huggingface模型下载：https:

写在前面本篇博文将会教大家如何在消费级的设备（或者各种超级便宜的洋垃圾上）实现13B/70B等无法在单张消费级显卡上加载（但可以在一台机器上的多张卡上加载）的模型的微调。由于绝大部分做实验，仅要求实现推理，或者在微调时没有资源上到全量/13B+级别的真·大模型的微调，没有涉及到将一

写在前面很多问题尚未弄清，还在进一步调整目前已知我用8卡的3090采用deepspeedZeRO3进行运行，下面是deepspeed3的配置1{2"fp16":{3"enabled":"auto",4"loss_scale":0,5"loss_scale_window":1000,6