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1.概述LLM的SFT数据合成工作不可避免的可以划分为多个阶段：指令合成响应合成数据筛选。本篇文章采用了传统LLM的训练过程（SFT+DPO）进行数据合成。在领域专有模型（DeepSeekMath7B-RL，Qwen2-Math-7BInstruct）的基础上，指令合成：通过QFT（即SFT）使得模型能够正确的生成要求的指令，再

模型参数量的计算公式隐藏层大小为：\(d_{model}\)transformer的layer数：\(N\)嵌入层大小为：\(V_{dim}\)transformer模型参数大小=\(N\)*（12*\(d_{model}^2\)+13*\(d_{model}\)）+\(V_{dim}\)当\(d_{model}\)的数量较大时，参数量≈12*\(d_{model}^2\)*\(N\)例如llama3-7b的

本文基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案，最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。背景信息LLaMA（LargeLanguageModelMetaAI ）是MetaAI在2023年2月发布的开放使用预训练语言模型（LargeLanguageModel，LLM），其参数量包含7B到65B的

一、模型部署1、官网下载Ollama:https://ollama.com,选择自己系统对应的安装包进行下载安装 2、配置模型下载路径1、一般默认情况安装位置:Linux:/var/lib/ollama/models  Windows:C:\Usersx用户名>.o11ama\models2、windows改变下载位置环

一、前言   离线推理能够在模型训练完成后，特别是在处理大规模数据时，利用预先准备好的输入数据进行批量推理，从而显著提高计算效率和响应速度。通过离线推理，可以在不依赖实时计算的情况下，快速生成预测结果，从而优化决策流程和提升用户体验。此外，离线推理还可以降低云计算成本

1.概述论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.12186源码地址：https://github.com/qwenlm/qwen2.5-coderQwen2.5-Coder是其前身CodeQwen1.5的重大演进，专门设计用于执行代码生成和代码修改等编程相关任务。该系列包括两个型号，参数分别为15亿（15亿）和70亿（70亿）。2.算法

Google开源了Gemma大模型，有7B和2B两个版本，7B模型的能力已经是开源模型中的领先水平。Gemma可以轻松的在本地部署运行，如果你的显存在8G以上，可以体验7B版本，8G以下的话可以试试2B版本。部署过程如下：1、使用ollama运行Gemma模型2、使用Chatbox作为UI客户端

Baichuan论文无模型结构Baichuan系列模型是由百川智能开发的开源大规模预训练模型，包含7B和13B等规模。其中，Baichuan-7B在大约1.2万亿tokens上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。模型具体参数：模型名称隐含层维度层数头数词表大小总参数量训练数据(toke

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、步骤1.LMstudio加载模型2.启动api服务3.修改continue配置文件4.测试二、总结一、步骤1.LMstudio加载模型根据需求设置系统提示词，根据设备显卡和模型大小设置上下文长度和n_gpu_la

背景本项目利用阿里云平台的英特尔G8i以及通义千问-7B大模型，更加高效，更加便捷，拥有更高的效率。通义千问-7B（Qwen-7B）是基于Trabsformer的大语言模型，在其基础上使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。阿里云第八代实例G8i采用Intel®Xeon®EmeraldRapids以及Intel

项目代码：https://github.com/jiaweizzhao/galorehttps://github.com/jiaweizzhao/galore参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/686686751创建环境基础环境配置如下：操作系统:CentOS7CPUs:单个节点具有1TB内存的IntelCPU，物理CPU个数为64，每颗CPU核数为16GPUs:8卡

一、前言  本篇文章将在v100单卡服务器上，使用unsloth去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。  使用unsloth能够使模型的微调速度提高2-5倍。在处理大规模数据或对时间要求较高的场景下

服务器本工具使用阿里云八代实例（g8i）+xFasterTransformer+Qwen-7B-Chat模型搭建而成通义千问-7B（Qwen-7B-Chat）本工具基于通义千问-7B进行开发，通义千问-7B（Qwen-7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型，在超大规模的预训练数据上

运行大模型GPU占用计算公式：\(M=\frac{(P*4B)}{32/Q}*1/2\)M:以GB标识的GPU内存P:模型中的参数数量，例如一个7B模型有70亿参数4B:4个字节，表示用于每个参数的字节32:4个字节中有32位Q:应该用于加载模型的位数，例如16位、8位、4位1.2:表示在GPU内存中加载其

1IntroductionGithub:https://github.com/microsoft/DeepSpeedZeRO:MemoryOptimizationsTowardTrainingTrillionParameterModelsZeRO-Offload:DemocratizingBillion-ScaleModelTrainingZeRO-Infinity:BreakingtheGPUMemoryWallforExtremeScaleDee

FalconMamba是由阿布扎比的TechnologyInnovationInstitute(TII)开发并基于TIIFalconMamba7BLicense1.0的开放获取模型。该模型是开放获取的，所以任何人都可以在HuggingFace生态系统中这里使用它进行研究或应用。在这篇博客中，我们将深入模型的设计决策、探究模

基于Mindformers+mindspore框架在昇腾910上进行qwen-7b-chat的8卡lora微调主要参考文档：https://gitee.com/mindspore/mindformers/tree/r1.0/research/qwenSTEP1:环境准备我使用mindformers官方提供的docker镜像进行微调，下载指令：dockerpullswr.cn-central-221.ovaijisuan.

简介大模型的推理框架，我之前用过vllm和mindie。近期有项目要用tensorrtllm，这里将摸索的过程记录下，特别是遇到的问题。我的环境是Linux+rt3090准备docker环境本次使用docker镜像部署，需要从网上拉取：dockerpullnvcr.io/nvidia/tritonserver:24.08-trtllm-python-py3Th

一、前言  本篇文章将使用ms-swift去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调  LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。 是一种有效的自适应

llama大模型介绍我们介绍LLaMA，这是一个基础语言模型的集合，参数范围从7B到65B。我们在数万亿个Token上训练我们的模型，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，而无需诉诸专有的和无法访问的数据集。特别是，LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3(175B)，llama2

Docker下使用llama.cpp部署带Functioncalling和JsonMode功能的Mistral7B模型说明：首次发表日期：2024-08-27参考：https://www.markhneedham.com/blog/2024/06/23/mistral-7b-function-calling-llama-cpp/https://github.com/abetlen/llama-cpp-python?tab=readme-ov-file#fu

对于QWen2这样的模型，在微调的时候，语料的投喂格式满足ChatML这样的格式！！！OpenAI-ChatML下面是ChatML格式的介绍：https://github.com/openai/openai-python/blob/release-v0.28.1/chatml.md传统上，GPT模型使用非结构化文本。ChatGPT模型需要一种结构化格式，称为ChatMarkupL

一、前言  本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调（命令和界面方式）QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调  LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。

今年，Numina和HuggingFace合作角逐AI数学奥林匹克(AIMathOlympiad，AIMO)的首届进步奖。此次比赛旨在对开放LLM进行微调，以使其能解决高中难度的国际数学奥林匹克训练题。我们很高兴向大家报告:我们的模型-NuminaMath7BTIR-在比赛中脱颖而出，成功解决了私有测试集5