instruct专题

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

在AMD GPU上使用DBRX Instruct

DBRX Instruct on AMD GPUs — ROCm Blogs 在这篇博客中，我们展示了DBRX Instruct，这是由Databricks开发的一个专家混合大型语言模型，在支持ROCm的系统和AMD GPU上运行。关于DBRX Instruct DBRX是一个基于Transformer的仅解码大型语言模型，拥有1320亿参数，采用了细粒度的专家混合（MoE）架构。

OpenCSG全网首发！Phi-3.5 Mini Instruct全参微调中文版

前沿科技速递🚀 🎉 震撼发布！OpenCSG正式推出全参数微调的Phi-3.5-mini-instruct中文版模型！ 🔍 本次发布的Phi-3.5-mini-instruct中文版模型基于最新的Phi-3.5架构，经过全参数微调，专为中文场景优化而设计。我们采用了先进的训练技术和大规模数据集，确保模型在中文自然语言处理任务中的卓越表现。训练过程使用了多台NVIDIA A800显卡，显

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-

使用Unsloth微调Llama3-Chinese-8B-Instruct中文开源大模型

微调Llama3-Chinese-8B-Instruct 微调是指在大规模预训练的基础模型上,使用特定领域或任务数据集进行少量迭代训练,以调整模型参数,提升其在特定任务上的表现。这种方法可以充分利用预训练模型的广泛知识,同时针对特定应用进行优化,达到更精准高效的效果。 Llama-3-Chinese-8B-Instruct Llama-2已经表现的很出色了,但其仅使用了2万亿Toke

[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

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

[大模型]Llama-3-8B-Instruct FastApi 部署调用

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(ubuntu22.04)-->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、模型下载和运行演示。 pip 换源加速下载并安装依赖包 # 升级pippython -m pip install -

[大模型]LLaMA3-8B-Instruct Lora 微调

本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 LLaMA3-8B-Instruct 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客：知乎|深入浅出 Lora。这个教程会在同目录下给大家提供一个 nodebook 文件，来让大家更好的学习。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

[论文笔记]SELF-INSTRUCT

引言今天带来论文SELF-INSTRUCT: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions的笔记。大型指令微调的语言模型(被微调以响应指令)展示了在新任务上零样本泛化的显著能力。然而，它们严重依赖于人工编写的指令数据，这种数据在数量、多样性和创造性方面通常有限，因此限制了调优模型的泛化能力。作者提出了SELF-INS

MLM之CogVLM2：CogVLM2(基于Llama-3-8B-Instruct 模型进行微调)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

MLM之CogVLM2：CogVLM2(基于Llama-3-8B-Instruct 模型进行微调)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录 CogVLM2的简介 1、更新日志 2、CogVLM2 系列开源模型的详细信息 3、Benchmark 4、项目结构 5、模型协议 CogVLM2的安装和使用方法 1、模型微调注意最低配置开始微调下载数据集和安

llama3-8b-instruct-262k微调过程的问题笔记(场景为llama论文审稿)

目录一、环境配置 1.1、模型 1.2、微调环境 1.3、微调数据二、发现的问题 2.1、过拟合问题 2.2、Qlora zero3 保存模型时OOM问题(已解决) 一、环境配置 1.1、模型 llama3-8b-instruct-262k （英文） 1.2、微调环境 Package Version-------------

LLaMA3（Meta）微调SFT实战Meta-Llama-3-8B-Instruct

LlaMA3-SFT LlaMA3-SFT, Meta-Llama-3-8B/Meta-Llama-3-8B-Instruct微调(transformers)/LORA(peft)/推理项目地址 https://github.com/yongzhuo/LLaMA3-SFT默认数据类型为bfloat6 备注 1. 非常重要: weights要用bfloat16/fp32/tf32(第二版

Phi-3-mini-4k-instruct 的功能测试

Model card 介绍 Phi-3-Mini-4K-Instruct 是一个 3.8B 参数、轻量级、最先进的开放模型，使用 Phi-3 数据集进行训练，其中包括合成数据和经过过滤的公开可用网站数据，重点是高品质和推理密集的属性。该型号属于 Phi-3 系列，Mini 版本有 4K 和 128K 两种变体，这是它可以支持的上下文长度（以令牌为单位）。该模型经历了训练后过程，其中结

使用 vllm 运行 Llama3-8b-Instruct

使用 vllm 运行 Llama3-8b-Instruct 0. 引言1. 安装 vllm2. 运行 Llama3-8b-Instruct 0. 引言此文章主要介绍使用 vllm 运行 Llama3-8b。 1. 安装 vllm 创建虚拟环境， conda create -n myvllm python=3.11 -yconda activate myvllm 安装

创新实训2024.04.11日志：self-instruct生成指令

1. 参考文献代码：https://github.com/yizhongw/self-instruct论文：https://arxiv.org/abs/2212.10560 2. 前沿论文阅读 2.1. self-instruct技术的优势作者在文章中提到： The recent NLP literature has witnessed a tremendous amount of

【EAI 023】Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions

Paper Card 论文标题：Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions 论文作者：Yizhong Wang, Yeganeh Kordi, Swaroop Mishra, Alisa Liu, Noah A. Smith, Daniel Khashabi, Hannaneh Hajishi

最强开源模型 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 详细介绍：稀疏 Mixtral of experts

LLM votes 评测排行榜： https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard 模型链接： https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

Prompt Tuning 和instruct tuning

Prompt Tuning 是啥？ prompt的思想是，把下游任务的输入转化为预训练模型的原始任务。以bert作为举例，假设任务是文本分类。“今天天气很好。”我们想判断一下这句话的情感是正面还是负面 fine-tune的方法是在bert之后接一个head，然后调整整个模型。 prompt 的方法是把下游任务转化为预训练任务，我们知道bert的预训练任务是MLM，于是把 “今

Instruct-Imagen

谷歌图像生成AI掌握多模态指令,Google DeepMind 和 Google Research 提出可将多模态指令方法用于图像生成。该方法可将不同模态的信息交织在一起来表达图像生成的条件。用图 2 的风格画图 1 的猫猫并给它戴上一顶帽子。谷歌新设计的一种图像生成模型已经能做到这一点了！通过引入指令微调技术，多模态大模型可以根据文本指令描述的目标和多张参考图像准确生成新图像，效果堪比 P

Stable Diffusion WebUI安装instruct-pix2pix插件

instruct-pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们的模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt)，根据指令来编辑图像。作者团队使用两个预训练模型（一个是语言模型GPT-3, 另一个是文本到图像模型Stable Diffusion) 生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型，能够在推理过程中适用于真实图

【论文】OSS-Instruct——EvalPlus榜单SOTA模型Magicoder

arxiv论文地址 EvalPlus Leaderboard GitHub - ise-uiuc/magicoder: Magicoder: Source Code Is All You Need 目录编辑背景 OSS-Instruct 具体例子数据处理实验 python代码生成小语种生成 deepseek做base 语言分布的消融实验直接用开源

[论文阅读71]SELF-INSTRUCT

1. 基本信息题目论文作者与单位来源年份SELF-INSTRUCT: Aligning Language Model with Self Generated InstructionsYizhong Wang等University of Washington2022.12 7 Citations 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2212.10560.pdf 论文代码：

【大模型数据增强】Evol-Instruct 应用：扩充大模型数据多样性

Evol-Instruct 应用：扩充大模型数据多样性提出背景流程步骤总结Evol-Instruct 代码复现Evol-Instruct 应用：扩充大模型数据多样性提出背景论文：https://arxiv.org/pdf/2304.12244.pdf 代码：https://github.com/nlpxucan/WizardLM Evol-Instruct