本文分享自华为云社区《【云驻共创】昇思MindSpore技术公开课大咖深度解析LLaMA2模型架构》，作者：Freedom123。一、前言随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）领域也取得了巨大的进步。在这个领域中，LLaMA展示了令人瞩目的性能。今天我们就来学习LLaMA2模型，我们根据 昇思M

一、Llama2的安装部署操作步骤1.1、docker环境的使用说明：根据服务器部署的环境来分析，由于此服务器为多人使用，且不相互影响，故此服务器需要进行自己的docker环境下，如果是自己部署那么本身便不存在docker直接滤过1.1即可。1.1.1、启用docker环境服务器环境执行dockerrun-i

自从Transformer架构问世以来，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）以及AIGC技术的发展速度惊人，它们不仅在技术层面取得了重大突破，还在商业应用、社会影响等多个层面展现出巨大潜力。随着ChatGPT的推出，这一技术日益走进大众视野，这也预示着一个由生成式AI塑造的未来正在加速

前言首先截图一下我的小米手机的配置我这个配置其实一般，当时主要为了存储空间大，而我对配置要求又不高，买的。在手机上安装termuxapp,然后在termux上就可以使用各种命令进行安装和使用，就像在linux操作系统上一样了。再通过termux安装上openssh,这样你就可以在window、mac等电

一、安装Linux系统（Ubuntu20.04）略。二、安装Nvidia-docker参考：nvidia-docker安装三、环境配置3.1拉取镜像在终端通过docker拉取一个Python版本为3.10的镜像。sudodockerpullpython:3.103.2在容器中的操作1、运行容器sudodockerrunit--name容器名python:3.

通过部署llama2系列，可以构建本地私有的知识小助手用来输出一写周报、月报，甚至辅助数据分析都可以（想想都很轻松）想要大模型支持特定的数据集，就需要进行专业的fine-turing但是fine-turing工作，是需要一系列的数据工程，向量化等工作，不太便捷PromtEngineer/localGPT把这些工作就包

无需GPU的隐私保护LLM。在本博客中，我将演示使用不同的工具Ollama构建的RAG应用程序。与本文相关的所有源代码均已发布在github上。请克隆存储库以跟随文章操作。我们可以通过如下的方式来克隆：gitclonehttps://github.com/liu-xiao-guo/ollama_es什么是 Ollam

社区/模型下载ModelScope魔搭社区HuggingFace微调https://github.com/modelscope/swifthttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factoryhttps://huggingface.co/docs/peft/index模型部署https://github.com/xorbitsai/inference模型分发https://github.com/songquanpeng/on

在Windows电脑上本地部署Llama2大型语言模型需要一系列具体的步骤。下面，我将详细指导你完成这个过程，并附上相关链接和具体的输入代码或命令行。一、准备环境安装Python：首先，确保你的Windows电脑上已经安装了Python。你可以从Python的官方网站（https://www.python.org/downl

 【gemma:2b】totalduration:1m5.2381509sloadduration:530.9µspromptevalduration:110.304mspromptevalrate:0.00tokens/sevalcount:604token(s)evalduration:1m5.126287sevalrate:9.27tokens/s 【gemma:7b】t

multipleGPUsinsinglenodeclicktoviewthecodetorchrun--nnodes1--nproc_per_node2examples/finetuning.py--enable_fsdp--use_peft--peft_methodlora--datasetmedcqa_dataset--model_namemeta-llama/Llama-2-7b-hf--fsdp_config.pure_bf16--output

模型概述DeepSeek，一款国产大型语言模型（LLM），凭借其670亿参数的规模，正引领着人工智能领域的新浪潮。这款模型不仅在多项中英文公开评测榜单上超越了700亿参数的Llama2，而且在推理、数学和编程能力方面表现突出。最引人注目的是，DeepSeek在匈牙利最新高中数学考试中获得了65分的高分，显示

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

datapreparationweusehuggingfaceshibin6624/medical tofine-tuningllama2,pleasenotethatthisdatasetisconsistofenandcndata,herewejustuseendata.datasetstructure nowwedownloadandloaddataset,thensavethemintotrain.csv,valida

title:快速上手llama2.cbanner_img:https://github.com/karpathy/llama2.c/blob/master/assets/llama_cute.jpgdate:2023-7-2516:19:00tags:-踩坑快速上手llama2.cllama2.c一个完整的解决方案，可以使用PyTorch从头开始训练的Llama2LLM（LightweightLanguageModel）模型

title:快速上手llama2.c(更新版)banner_img:https://github.com/karpathy/llama2.c/blob/master/assets/llama_cute.jpgdate:2023-7-2816:31:00tags:-踩坑快速上手llama2.c(更新版)在上一次我同时在我的博客和知乎发布了快速上手llama2.c之后，我一个小透明也收获了不

全新Self-RAG框架亮相，自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2，提升事实性与引用准确性1.基本思想大型语言模型（LLMs）具有出色的能力，但由于完全依赖其内部的参数化知识，它们经常产生包含事实错误的回答，尤其在长尾知识中。为了解决这一问题，之前的研究人员提出了检索增强生成（RAG），它通

引言“克隆dev环境到test环境，等所有服务运行正常之后，把访问地址告诉我”，“检查所有项目，告诉我有哪些服务不正常，给出异常原因和修复建议”，在过去的工程师生涯中，也曾幻想过能够通过这样的自然语言指令来完成运维任务，如今AI助手Appilot利用LLM蕴藏的神奇力量，将这一切变成了

引言“克隆dev环境到test环境，等所有服务运行正常之后，把访问地址告诉我”，“检查所有项目，告诉我有哪些服务不正常，给出异常原因和修复建议”，在过去的工程师生涯中，也曾幻想过能够通过这样的自然语言指令来完成运维任务，如今AI助手Appilot利用LLM蕴藏的神奇力量，将这一切变成

Walrus是一款基于平台工程理念的应用管理平台，致力于解决应用交付领域的深切痛点。借助Walrus将云原生的能力和最佳实践扩展到非容器化环境，并支持任意应用形态统一编排部署，降低使用基础设施的复杂度，为研发和运维团队提供易用、一致的应用管理和部署体验，进而构建无缝协作的软件交

 作者|智商掉了一地、ZenMoore智能体(agent)是一种能够感知环境、做出决策并采取行动的实体。传统的智能体在专业领域表现出色，但在适应性和泛化方面通常表现欠缺。最近，随着ChatGPT的爆火出圈，最初设计用于语言任务的大型语言模型（LLMs）微调后在指令遵循、推理、规划甚至工具利

作者：寒斜阿里云智能技术专家「本文是“在Serverless平台上构建AIGC应用”系列文章的第一篇文章。」前言随着ChatGPT以及StableDiffusion，Midjourney这些新生代AIGC应用的兴起，围绕AIGC应用的相关开发变得越来越广泛，有呈井喷之势，从长远看这波应用的爆发不仅仅是停留

导读AydynTairov是一名开源作者，也是Meta前工程师，他此前将GitHub上火热的纯C语言实现的llama2.c项目移植到了Python——llama2.py。近期 Mojo编程语言正式开放下载，并且声称比Python快68000倍。于是 AydynTairov马不停蹄地就开始将 llama2.py 移植到

  提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"<s>Human:"+问题+"\n</s><s>Assistant:"+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。1.LoRA微调脚本  LoRA微调脚本train/sft/finetune_lora