AI浪潮席卷全球并发展至今已有近2年的时间了，大模型技术作为AI发展的底座和基石，更是作为AI从业者必须掌握的技能。但是作为非技术人员，相信大家也有一颗想要训练或微调一个大模型的心，但是苦于技术门槛太高，无从下手。今天教大家一个非常快速的方法，5分钟就可以让你快速上手去微

Llama3近期重磅发布，发布了8B和70B参数量的模型，我们对Llama3进行了微调！！！今天手把手教大家使用XTuner微调Llama3模型。Llama3概览首先我们来回顾一下Llama3亮点概览～首次出现8B模型，且8B模型与70B模型全系列使用GQA(GroupQueryAttention)。最

LLMs之Llama3：Llama-3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略导读：2024年4月18日，Meta重磅推出了MetaLlama3，本文章主要介绍了Meta推出的新的开源大语言模型MetaLlama3。模型架构Llama3是一种自回归语言模型，采用了优化的Transformer架构。调优版本使用了监督

上期我们已经成功的训练了模型，让llama3中文聊天版知道了自己的名字这次我们从合并模型开始，然后使用llama.cpp量化成gguf格式，并且调用api(1)前期准备上期链接： 基于LLaMA-Factory微调llama3成为一个角色扮演大模型，保姆级教学零基础，导出GGUF格式前篇-CSDN博客 首先根据上期

ollama安装和运行llama3.18bcondacreate-nollamapython=3.11-ycondaactivateollamacurl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|shollamarunsongfy/llama3.1:8b就这么简单就能运行起来了.我们可以在命令行中与他交互.当然我们也可以用接口访问:curlhttp:/

目前，LLAMA3.1模型分为8B、70B、405B三个版本，其中70B和405B对于显存的要求均已超过了一般家用电脑的配置(或者换个说法，用一张4090也是带不起来的)，所以运行8B即可。LLAMA3.18B的性能约相当于ChatGPT3.5。经过我的测试4080、2080、intelultra9185H（无独立显卡，其能力约相当于1060）

参考：https://www.xilinx.com/products/intellectual-property/aurora8b10b.html#documentationhttps://docs.amd.com/r/en-US/pg046-aurora-8b10bhttps://docs.amd.com/v/u/en-US/aurora_8b10b_ds797https://mp.weixin.qq.com/s/gT4QUgvoFF6UI0PAhfEPvQ补丁：Aurora系IP内部

手把手教你本地运行Meta最新大模型：Llama3.1，可是它说自己是ChatGPT？ 就在昨晚，Meta发布了可以与OpenAI掰手腕的最新开源大模型：Llama3.1。该模型共有三个版本：8B70B405B对于这次发布，Meta已经在超过150个涵盖广泛语言范围的基准数据集上评估了性能。此外，Meta还进行了广泛

openbuddy对于llama3.18b模型进行了少量的中文训练实现了不错的中文理解处理，以下是使用社区提供的gguf格式，制作一个ollama新模型模型制作下载模型下载gguf文件，推荐使用加速工具Modelfile参考了llama3.1的FROM/home/models/openbuddy-llama3.1-8b-v22.1-

1：什么是RANK?答：CPU与内存之间的接口位宽是64bit，也就意味着CPU在一个时钟周期内会向内存发送或从内存读取64bit的数据。可是，单个内存颗粒的位宽仅有4bit、8bit或16bit，个别也有32bit的。因此，必须把多个颗粒并联起来，组成一个位宽为64bit的数据集合，才可以和CPU互连。生产商把64

文章目录概要整体实验流程技术细节小结概要大模型量化是指在保持模型性能尽可能不变的情况下，通过减少模型参数的位数来降低模型的计算和存储成本。本次实验环境为魔搭社区提供的免费GPU环境（24G），使用Llama.cpp进行4bit量化可以大幅减少大语言模型的内存占用，并提高推理

（硬件环境：笔记本电脑，intel处理器i9-13900HX、64G内存、NVIDIARTX4080（12G）、操作系统windows11家庭版）一、下载中科院GPT学术优化(GPTAcademic)1.在浏览器输入：https://github.com/binary-husky/gpt_academic。在网页的右方找到并点击“Releases”。2.选择适合自己的版本，

在上一篇博文中，我们在本地部署了Llama38B参数大模型，并用Python写了一个控制台对话客户端，基本能愉快的与Llama大模型对话聊天了。但控制台总归太技术化，体验不是很友好，我们希望能有个类似ChatGPT那样的Web聊天对话界面，本博文就安排起来……上一篇Llama38B大模型部署

我们很高兴在此发布Idefics2，这是一个通用的多模态模型，接受任意文本序列和图像序列作为输入，并据此生成文本。它可用于回答图像相关的问题、描述视觉内容、基于多幅图像创作故事、从文档中提取信息以及执行基本的算术运算。Idefics2由Idefics1改进而得，其参数量为8B，具有开放

安装LMStudio官网:https://lmstudio.ai/下载模型:Meta-Llaa-3-8B-Instruet.Q4_KM.gguf下载地址:https://cdn-lfs-us-1.huggingface.co/repos/79/f2/79f21025e377180e4ec0e3968bca4612bb9c99fa84e70cb7815186c42a858124/647a2b64cbcdbe670432d0502ebb2592b36dd364d51a9e

2024年4月18日，Meta开源了Llama3大模型，把AI的门槛降低到了最低，这是人工智能领域的一个重要飞跃。我们个人也可以部署大模型了，这简直就是给个人开发者发了个大红包！Llama3模型有不同的参数版本，本文主要分享我在个人笔记本电脑是部署8B参数过程和编写客户端，让我们大家

模型路径up主为llama中文社区模型地址https://www.modelscope.cn/models/FlagAlpha/Llama3-Chinese-8B-Instruct/summarysysinfov10032gnvcc--versioncuda11.8pythonimporttorchprint(torch.version)13.11pipinstallflash_attntimeout2下载whl报这个错

前段时间百度创始人李彦宏信誓旦旦地说开源大模型会越来越落后，闭源模型会持续领先。随后小扎同学就给了他当头一棒，向他展示了什么叫做顶级开源大模型。美国当地时间4月18日，Meta在官网上发布了两款开源大模型，参数分别达到80亿(8B)和700亿(70B)，是目前同体量下性能最好的开

本地部署Llama3–8B/70B大模型！最简单的方法：支持CPU/GPU运行【3种方案】目前在开源大模型领域，Llama3无疑是最强的！这次Meta不仅免费公布了8B和70B两个性能强悍的大模型，400B也即将发布，这是可以和GPT-4对打的存在！今天我们就来介绍3各本地部署方法，简单易懂，非常适合新手！1.G

扎克伯格说，Llama3-8B还是太大了，不适合放到手机中，有什么办法？量化、剪枝、蒸馏，如果你经常关注大语言模型，一定会看到这几个词，单看这几个字，我们很难理解它们都干了些什么，但是这几个词对于现阶段的大语言模型发展特别重要，它们就是将模型缩小的利器。这篇文章就带大家来认识认识它们，

前几天Meta开源发布了新的Llama大语言模型：Llama-3系列，本次一共发布了两个版本：Llama-3-8B和Llama-3-70B，根据Meta发布的测评报告，Llama-3-8B的性能吊打之前的Llama-2-70B，也就是说80亿参数的模型干掉了700亿参数的模型，这个还真挺让人震惊的。Llama-3-8B真的有这么强吗？鉴于8B的模型

美国当地时间4月18日，Meta开源了Llama3大模型，目前开源版本为8B和70B。Llama3模型相比Llama2具有重大飞跃，并在8B和70B参数尺度上建立了LLM模型的新技术。由于预训练和后训练的改进，Llama3模型是目前在8B和70B参数尺度上存在的最好的模型。训练后程序的改进大大降低了错误拒绝率，改善

标准名称介质最大段长特点IEEE802.3z1000Base-SX光纤550m8B/10B编码，多模(50，62um) 1000Base-LX光纤5000m8B/10B编码，单模(10um）多模(50，62um) 1000Base-CX双绞线25m8B/10B编码，2对STP双绞线IEEE802.3ab

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