7b专题

第一个100%开源的MoE大模型，7B的参数，1B的推理成本

尽管大语言模型 (LM) 在各种任务上取得了重大进展，但在训练和推理方面，性能和成本之间仍然需要权衡。对于许多学者和开发人员来说，高性能的 LM 是无法访问的，因为它们的构建和部署成本过高。改善成本 - 性能的一种方法是使用稀疏激活混合专家 (MoE)。MoE 在每一层都有几个专家，每次只激活其中的一个子集（参见图 2）。这使得 MoE 比具有相似参数量的密集模型更有效，因为密集模型为每个

Qwen-7B-Chat大模型安装训练推理-helloworld

初始大模型之helloworld编写开发环境：modelscope GPU版本上测试的，GPU免费36小时 ps:可以不用conda直接用环境自带的python环境使用魔搭社区安装conda wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 1.2 bash Minicond

使用docker部署tensorrtllm推理大模型baichuan2-7b

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： docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.08-trtllm-python-py3 The Tri

240831-Qwen2-VL-7B/2B部署测试

A. 运行效果 B. 配置部署如果可以执行下面就执行下面： pip install git+https://github.com/huggingface/transformers accelerate 否则分开执行 git clone https://github.com/huggingface/transformerscd transformerspip install .

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调合并-ms-swift-单机单卡-V100（十三）

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-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游

Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B模型

Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B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/

基于huggingface peft进行qwen1.5-7b-chat训练/推理/服务发布

一、huggingface peft微调框架 1、定义 PEFT 是一个为大型预训练模型提供多种高效微调方法的Python库。微调传统范式是针对每个下游任务微调模型参数。大模型参数总量庞大，这种方式变得极其昂贵和不切实际。PEFT采用的高效做法是训练少量提示参数(Prompt Tuning)或使用低秩适应(LORA)等重新参数化方法来减少微调时训练参数的数量。二、qwen-1.5b-c

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调模型合并-Axolotl-单机单卡-V100（十）

一、前言本篇文章将使用Axolotl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-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任

【大模型LLMs】RAG实战：基于LlamaIndex快速构建RAG链路（Qwen2-7B-Instruct+BGE Embedding）

【大模型LLMs】RAG实战：基于LlamaIndex快速构建RAG链路（Qwen2-7B-Instruct+BGE Embedding） 1. 环境准备2. 数据准备3. RAG框架构建3.1 数据读取 + 数据切块3.2 构建向量索引3.3 检索增强3.4 main函数参考基于LlamaIndex框架，以Qwen2-7B-Instruct作为大模型底座，bge-base-

[大模型]XVERSE-7B-chat WebDemo 部署

XVERSE-7B-Chat为XVERSE-7B模型对齐后的版本。 XVERSE-7B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型（Large Language Model），参数规模为 70 亿，主要特点如下：模型结构：XVERSE-7B 使用主流 Decoder-only 的标准 Transformer 网络结构，支持 8K 的上下文长度（Context Length），能满足更长

[大模型]Qwen2-7B-Instruct 接入 LangChain 搭建知识库助手

环境准备在 autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch–>2.1.0–>3.10(ubuntu20.04)–>12.1 接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行 demo。 pip 换源加速下载并安装依赖包 # 升级pippython -m pip install -

[大模型]Qwen2-7B-Instruct vLLM 部署调用

vLLM 简介 vLLM 框架是一个高效的大语言模型推理和部署服务系统，具备以下特性：高效的内存管理：通过 PagedAttention 算法，vLLM 实现了对 KV 缓存的高效管理，减少了内存浪费，优化了模型的运行效率。高吞吐量：vLLM 支持异步处理和连续批处理请求，显著提高了模型推理的吞吐量，加速了文本生成和处理速度。易用性：vLLM 与 HuggingFace 模型无缝集成，支持多

sqlcoder:7b sqlcoder:15b sqlcoder:70b 有什么区别呢？

sqlcoder:7B, sqlcoder:15B, 和 sqlcoder:70B 是不同规模的语言模型，具有不同数量的参数（B 代表 billion，即十亿）。以下是它们的主要区别及各自的优势：模型规模 sqlcoder:7B：参数数量：7 亿。优点：资源消耗较少，适合在资源有限的硬件上运行，响应速度较快。缺点：生成的查询质量和复杂性可能较低，适用于简单的 SQL 转换任务。 sql

【AI基础】第六步：纯天然保姆喂饭级-安装并运行qwen2-7b

整体步骤类似于【AI基础】第五步：纯天然保姆喂饭级-安装并运行chatglm3-6b-CSDN博客。此系列文章列表：【AI基础】概览【AI基础】第一步：安装python开发环境-windows篇_下载安装ai环境python 【AI基础】第一步：安装python开发环境-conda篇_minicode怎么换虚拟环境【AI基础】第二步：安装AI运行环境【AI基础】第三步：纯天然保姆喂

Qwen2 阿里最强开源大模型（Qwen2-7B）本地部署、API调用和WebUI对话机器人

阿里巴巴通义千问团队发布了Qwen2系列开源模型，该系列模型包括5个尺寸的预训练和指令微调模型：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的Llama3-70B等大模型。老牛同学今天部署和体验Qwen2-

开源模型应用落地-Qwen2-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势（十）

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量。二、术语 2.1. vLLM vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAtte

基于大模型 Gemma-7B 和 llama_index，轻松实现 NL2SQL

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学. 针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集：《大模型面试宝典》(2024版) 发布！本文将会介绍Text to SQL相关的概念，如何使用大模型SFT实现Text to SQL，最后介绍Text to

【多模态】35、TinyLLaVA | 3.1B 的 LMM 模型就可以实现 7B LMM 模型的效果

文章目录一、背景二、方法2.1 模型结构2.2 训练 pipeline 三、模型设置3.1 模型结构3.2 训练数据3.3 训练策略3.4 评测 benchmark 四、效果论文：TinyLLaVA: A Framework of Small-scale Large Multimodal Models 代码：https://github.com/TinyLLaVA/Ti

[论文笔记]Mistral 7B

引言今天带来大名鼎鼎的Mistral 7B的论文笔记。作者推出了Mistral 7B，这是一个70亿参数的语言模型。Mistral 7B在所有评估基准中表现优于最佳的13B开源模型（Llama 2），并且在推理、数学和代码生成方面胜过最佳发布的34B模型(Llama 1)。该模型利用了分组查询注意力(GQA)以实现更快的推理速度，结合滑动窗口注意力(Sliding Window Att

【文末附gpt升级秘笈】关于论文“7B？13B？175B？解读大模型的参数的论文

论文大纲引言简要介绍大模型（深度学习模型）的概念及其在各个领域的应用。阐述参数（Parameters）在大模型中的重要性，以及它们如何影响模型的性能。引出主题：探讨7B、13B、175B等参数规模的大模型。第一部分：大模型的参数规模定义“B”代表的意义（Billion/十亿）。解释7B、13B、175B等参数规模的具体含义和计算方法。举例说明这些参数规模的大模型（如GPT系列、BE

7B？13B？175B？解读大模型的参数

大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处

大模型额外篇章二：基于chalm3或Llama2-7b训练酒店助手模型

文章目录一、代码部分讲解二、实际部署步骤(CHALM3训练步骤)1）注册AutoDL官网实名认证2）花费额度挑选GPU3）准备实验环境4）开始执行脚本5）从浏览器访问6）可以开始提问7）开始微调模型8）测试训练后的模型三、基于Llama2-7b的训练四、额外补充1）修改参数后2）如果需要访问科学的彼岸一、代码部分讲解二、实际部署步骤(CHALM3训练步骤) 1）注册

BioMistral 7B——医疗领域的新方法，专为医疗领域设计的大规模语言模型

1. 概述自然语言处理领域正在以惊人的速度发展，ChatGPT 和 Vicuna 等大型语言模型正在从根本上改变我们与计算机交互的方式。从简单的文本理解到复杂的问题解决，这些先进的模型展示了类似人类的推理能力。特别是，BLOOM 和 LLaMA 等开源模式在医疗保健领域日益受到关注，为该领域的创新提供了新的可能性。然而，将这些技术引入医疗保健领域也带来了独特的挑战和机遇。有许多问题需要解决

Fastchat + vllm + ray + Qwen1.5-7b 在2080ti 双卡上实现多卡推理加速

首先先搞清各主要组件的名称与作用: FastChat FastChat框架是一个训练、部署和评估大模型的开源平台，其核心特点是：提供SOTA模型的训练和评估代码提供分布式多模型部署框架 + WebUI + OpenAI API Controller管理分布式模型实例 Model Worker是大模型服务实例，它在启动时向Controller注册 OpenAI API提供OpenAI兼容的A

使用xtuner微调InternLM-Chat-7B

1. 安装xtuner #激活环境source activate test_llm# 安装xtunerpip install xtuner#还有一些依赖项需要安装future>=0.6.0cythonlxml>=3.1.0cssselectmmengine 2. 创建一个ft-oasst1 数据集的工作路径，进入 mkdir ft-oasst1 cd ft-oasst1

InternLM-Chat-7B部署调用-个人记录

一、环境准备 pip install modelscope==1.9.5pip install transformers==4.35.2 二、下载模型 import torchfrom modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizerimport osmodel_dir = snapshot_download(