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

 人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）已经成为推动自然语言处理技术发展的关键力量。它们在理解、生成语言以及执行复杂任务方面展现出了巨大的潜力。然而，尽管在特定领域内取得了显著进展，现有的开源LLMs在处理多样化和高难度的推理任

本地测试https://www.bingal.com/posts/Qwen-7b-usage/通义千问-7B（Qwen-7b）是什么通义千问（Qwen-7B）是阿里云最新发布的一系列超大规模语言模型，这个牛气十足的大模型令人惊叹。基于Transformer架构，Qwen-7B系列汇聚了70亿参数。废话不多说，让我们一起来看看Qwen-7B的强大之处吧！安

用CPU也能部署私有化大模型？对，没错，只要你的电脑有个8G内存，你就可以轻松部署Llama、Gemma、Qwen等多种开源大模型。非技术人员，安装Docker、Docker-compose很费劲？不用，这些都不需要安装，就一个要求：有手就行～今天主要为大家分享保姆级教程：如何利用普通个人电脑，本地私有

上来看到url两个参数直接sqlmap挂着扫，dirsearch和githack扫都没东西，然后sqlmap也没有成果ctrl+U查看源码发现以base64编码输出了文件的内容，返回看url只有img参数有东西这个东西看着就像base64编码，解码两次得到一串数字，可能还是什么东西我又解了一次，发现是十六进制转字符

一、从GitHub拉去llama.cpp项目gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cpp下载完成后在当前目录的路径输入cmd,进入命令行二、安装python执行的相关依赖执行pipinstall-rrequirements.txt三、下载模型文件依赖安装成功后开始转换模型这里以魔塔上的C

在使用https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3提供的Generatewithtransformers代码进行测试时，产生以下报错：fromtransformersimportpipelinemessages=[{"role":"system","content":"Youareapiratechatbotwhoalw

使用lmdeploy部署internlm/internlm2_5-7b-chat0.引言1.lmdeploy性能2.lmdeploy支持的模型3.快速开始0.引言LMDeploy由MMDeploy和MMRazor团队联合开发，是涵盖了LLM任务的全套轻量化、部署和服务解决方案。这个强大的工具箱提供以下核心功能：高效的

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谷歌发布了轻量级开源系列模型Gemma，其性能强大，可与主流开源模型竞争。通过Ollama可轻松部署Gemma模型，并使用JANAI美化UI界面。显卡在AIGC应用中至关重要，推荐选择性能强、显存大的NVIDIA系列显卡。半个月前，谷歌搞了一波突然袭击，毫无预兆地发布了新一代AI模型Gemma，并宣称这是

一、前言  目前，大语言模型已升级至Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。在本篇学习中，将集成vllm实现模型推理加速，现在，我们赶紧跟上技术发展的脚步，去体验一下新版本模型的推理质