baichuan2专题

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

开源模型应用落地-baichuan2模型小试-入门篇（三）

一、前言相信您已经学会了如何在Windows环境下以最低成本、无需GPU的情况下运行baichuan2大模型。现在，让我们进一步探索如何在Linux环境下，并且拥有GPU的情况下运行baichuan2大模型，以提升性能和效率。二、术语 2.1. CentOS CentOS是一种基于Linux的自由开源操作系统。它是从Red Hat Enterprise

ubuntu从零部署baichuan2大模型

目录一、百川2（Baichuan 2）模型介绍二、资源需求三、安装部署本文从实战过程中整理一份从零开始的搭建开源大模型的部署文档，供大家学习交流。部署大模型版本为baichuan2-13B chat，如果需要量化可下载量化版本。一、百川2（Baichuan 2）模型介绍首先先简单介绍一下百川推出的两款开源模型：Baichuan2-13B 和 Baichuan2-7B

Baichuan2百川模型部署的bug汇总

1.4bit的量化版本最好不要在Windows系统中运行，大概原因报错原因是bitsandbytes不支持window，bitsandbytes-windows目前仅支持8bit量化。 2. 报错原因是机器没有足够的内存和显存，offload_folder设置一个文件夹来保存那些离线加载到硬盘的权重。 ag：需要再cli_demo.py的文件中增加 offload_folder="offl

LLM - 大模型速递 Baichuan2 快速入门

目录一.引言二.模型探索 1.模型下载 2.模型结构 ◆ Baichuan-1-13B 结构 ◆ Baichuan-2-13B 结构 3.模型测试 ◆ Baichuan-2-13B Chat 推理 ◆ Baichuan-2-13B 显存 4.模型量化 ◆ 在线量化 ◆ 离线量化 ◆ 量化效果 5.模型迁移三.模型微调 1.样本构造 2

AIGC：【LLM（八）】——Baichuan2技术报告

文章目录摘要1. 引言2. 预训练2.1 预训练数据（Pre-training Data）2.2 架构（Architecture）2.3 令牌化器（Tokenizer）2.3.1 Positional Embeddings 2.4 激活和规范化（Activations and Normalizations）2.5 优化（Optimizations）2.6 规模定律（Scaling Laws

baichuan2 chat模型sft指令微调数据格式分析

一、前言百川官网：https://www.baichuan-ai.com/ 模型权重：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 记录一下 baichuan 2 的 tokenizer 及 chat 数据构建格式。二、数据处理代码根据官方 github 的 finetune 代码，将其 preprocessing 方法抽

Baichuan2开源聊天框架，使用Baichuan2-7B-Chat-4bits模型运行成功，硬件16G内存/GTX1070显卡

前提摘要：一.这几天一直在找开源的chatgpt框架，运行成功的有llama.cpp、chatgml2和baichuan2框架，先说说llama.cpp框架，使用的是cpu运行的框架，也成功了，但是我16g的cpu差点给我干烧了，太慢了，完全没法使用，相当累赘。二.再说说chatgml2框架，这个框架该说不说，非常棒，gpu运行成功了，cpu运行也成功了，就是我的硬件是16G内存/GTX107

百川智能发布大模型Baichuan2-192K，一次可输入35万字超越Claude2

10月30日，百川智能发布Baichuan2-192K大模型。其上下文窗口长度高达192K，是目前全球最长的上下文窗口。Baichuan2-192K能够处理约35万个汉字，是目前支持长上下文窗口最优秀大模型Claude2（支持100K上下文窗口，实测约8万字）的 4.4倍，更是 GPT-4（支持32K上下文窗口，实测约 2.5万字）的14倍。Baichuan2-192K不仅在上下文窗口长度上超越C

正确部署Baichuan2(Ubuntu20.4) 步骤及可能出现的问题

部署其实是不太复杂的，但实际上也耗费了接近2-3天的时间去不断的设置 1 硬件配置信息采用esxi 虚拟化的方式将T4 卡穿透给esxi 种的ubuntu20.4虚拟机 CPU给到8 core 内存至少32GB以上 T4卡是16GB 2 预先准备OS环境这里使用的是ubuntu20.4版本，esxi中需要设置uefI启动方式，否则会不识别到T4卡或者T4卡的驱动无法安装正确 3 下

GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案

目录一、百川2（Baichuan 2）模型介绍二、资源需求模型文件类型推理的GPU资源要求模型获取途径国外: Huggingface 国内：ModelScope 三、部署安装配置环境安装过程

baichuan2(百川2)本地部署的实战方案

大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了baichuan2(百川2)本地部署的实战方案，希望对学习大语言模型

Langchain-Chatchat项目：1.2-Baichuan2项目整体介绍

由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。一.Baichuan2模型 Baichuan2模型在通用、法律、医疗、数学、代码和多语言翻译六个领域的中英文和多语言权威