llama专题

本地离线模型搭建指南-LLaMA-Factory训练框架及工具

搭建一个本地中文大语言模型（LLM）涉及多个关键步骤，从选择模型底座，到运行机器和框架，再到具体的架构实现和训练方式。以下是一个详细的指南，帮助你从零开始构建和运行一个中文大语言模型。本地离线模型搭建指南将按照以下四个部分展开中文大语言模型底座选择依据本地运行显卡选择RAG架构实现LLaMA-Factory训练框架及工具 4 训练架构及工具 4.1 为什么要使用LLaMA-Factor

大模型应用实战4——开源大模型微调（基于LLaMA-Factory）

所谓微调，通俗理解就是围绕大模型进行参数修改，从而永久性的改变模型的某些性能。而大模型微调又分为全量微调和高效微调两种，所谓全量微调，指的是调整大模型的全部参数，而高效微调，则指的是调整大模型的部分参数，目前常用的高效微调方法包括LoRA、QLoRA、p-Tunning、Prefix-tunning等。微调的五大类基础应用——问答风格调整、知识灌注、代码能力增强、Function callin

MCT Self-Refine：创新集成蒙特卡洛树搜索（MCTS）提高复杂数学推理任务的性能，超GPT4，使用 LLaMa-3 8B 进行自我优化

📜 文献卡题目： Accessing GPT-4 level Mathematical Olympiad Solutions via Monte Carlo Tree Self-refine with LLaMa-3 8B作者: Di Zhang; Xiaoshui Huang; Dongzhan Zhou; Yuqiang Li; Wanli OuyangDOI: 10.48550/a

llama系列模型学习

一、目录 llama1 模型与transformer decoder的区别llama2 模型架构llama2 相比llama1 不同之处llama3 相比llama2 不同之处llama、llama2、llama3 分词器词表大小以及优缺点采用的损失函数是什么？为什么Layer Norm 改为RMS Norm?如何消除模型幻觉？二、实现 llama1 模型与transformer dec

深入探索Llama 2：下一代开源语言模型的革新与影响

Llama 2是Meta AI发布的一款先进的开源大模型，属于大型语言模型（LLM）类别。它是Transformer架构的一种变体，经过预先训练并在多种文本和代码数据集上进行微调，旨在提升功能和安全性。Llama 2的关键特点包括：庞大的训练数据集：使用了来自公开来源的超过2万亿个令牌进行训练，这使得模型能够学习到丰富的语言结构和知识。增强的上下文处理能力：相比前代，它的上下文长度从2048扩

llama-factory微调工具使用入门

一、定义环境配置案例： https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607chatglm3 案例多卡训练deepspeedllama factory 案例Qwen1.5报错二、实现环境配置 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitconda create -n llama_factory

llama-factory微调chatglm3

一、定义案例/多卡二、实现案例 1. 下载chatglm3-6b-32k模型 2. 配置数据集微调指令 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 llamafactory-cli train \--stage sft \--do_train True \--model_name_or_path /home/chatglm3-6b-32k \--finetuning_type

Llama 3 大型语言模型到底是如何炼成的？

Meta 在今年 4 月开源了 Llama 3 大型语言模型，这是 Meta，也是整个行业迄今为止功能最强大的开源 LLM。那么 Meta 是如何训练 Llama 3 大型语言模型的，又在训练过程中遇到了什么问题，提出了什么新的解决方案呢？近日，Meta 在官网放出了一篇名为「How Meta trains large language models at scale」的文章，详细介绍了其中的

用TensorRT-LLM进行LLama的推理和部署

Deploy an AI Coding Assistant with NVIDIA TensorRT-LLM and NVIDIA Triton | NVIDIA Technical BlogQuick Start Guide — tensorrt_llm documentation (nvidia.github.io) 使用TensorRT-LLM的源码，来下载docker并在docker里编

NLP主流大模型如GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM的原理和差异有哪些-详细解读

自然语言处理（NLP）领域的多个大型语言模型（如GPT-3、ChatGPT、T5、PaLM、LLaMA和GLM）在结构和功能上有显著差异。以下是对这些模型的原理和差异的深入分析： GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) 虽然GPT-4O很火，正当其时，GPT-5马上发布，但是其基地是-3，研究-3也是认识大模型的一个基础原理架构: 基于

快速LLaMA：面向大型语言模型的查询感知推理加速论文摘要翻译与评论

论文摘要翻译与评论论文标题： QuickLLaMA: Query-aware Inference Acceleration for Large Language Models 提出的框架我们Q-LLM框架的示意图。来自记忆上下文的输入被分割成记忆块，通过查询感知的上下文查找来搜索与查询相关的块。目前的键值缓存由全局标记、查询标记、查询相关块和局部标记组成。它们共同形成一个新的上下文窗

Qwen2——阿里巴巴最新的多语言模型挑战 Llama 3 等 SOTA

引言经过几个月的期待，阿里巴巴 Qwen 团队终于发布了 Qwen2 – 他们强大的语言模型系列的下一代发展。 Qwen2 代表了一次重大飞跃，拥有尖端的进步，有可能将其定位为 Meta 著名的最佳替代品骆驼3 模型。在本次技术深入探讨中，我们将探讨使 Qwen2 成为大型语言模型 (LLM) 领域强大竞争者的关键功能、性能基准和创新技术。 Qwen2 型号系列核心是 Qwen2

调教LLaMA类模型没那么难，LoRA将模型微调缩减到几小时

简介：调教LLaMA类模型没那么难，LoRA将模型微调缩减到几小时 LoRA 微调方法，随着大模型的出现而走红。最近几个月，ChatGPT 等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。LoRA（Low

Llama-3安装方法及应用

Hi~！这里是奋斗的小羊，很荣幸您能阅读我的文章，诚请评论指点，欢迎欢迎 ~~ 💥💥个人主页：奋斗的小羊 💥💥所属专栏：C语言 🚀本系列文章为个人学习笔记，在这里撰写成文一为巩固知识，二为展示我的学习过程及理解。文笔、排版拙劣，望见谅。目录 Llama-3简介安装方法使用方法案例应用 Llama-3简介 Llama-3是一种强大的虚拟助手，

[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 -

Llama模型家族之Stanford NLP ReFT源代码探索（三）reft_model.py代码解析

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

Llama模型家族之Stanford NLP ReFT源代码探索（二）Intervention Layers层

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

Llama模型家族之Stanford NLP ReFT源代码探索（一）数据预干预

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

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

Llama模型家族之使用 ReFT技术对 Llama-3 进行微调（三）为 ReFT 微调准备模型及数据集

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（九）强化学习之Rejection Sampling

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

Meta Llama 3 .transpose().contiguous().view

Meta Llama 3 .transpose().contiguous().view() flyfish 参考地址 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.transpose.html transpose美[træn'spoʊz] 英[træns'pəʊz;trɑːns-;-nz-] v. 使换位 / 转移 / 转换 / 调换n.

大模型微调工具LLaMA-Factory docker安装、大模型lora微调训练

参考： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 报错解决： 1）Docker 构建报错 RuntimeError: can’t start new thread： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/issues/3859 修改后的Dockerfile: FROM nvcr.io/nvidia/pyto

在Windows上用Llama Factory微调Llama 3的基本操作

这篇博客参考了一些文章，例如：教程：利用LLaMA_Factory微调llama3:8b大模型_llama3模型微调保存-CSDN博客也可以参考Llama Factory的Readme：GitHub - hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMsUnify Efficient Fine-Tuning of 10

Meta Llama 3 里面装饰器

Meta Llama 3 里面的装饰器 flyfish 目录 Meta Llama 3 里面的装饰器介绍@staticmethod使用 @staticmethod 的示例何时使用静态方法另一个示例：日期处理其他的内置装饰器@property示例 @contextmanager示例 @classmethod示例 @classmethod 与 @staticmethod 的比较@stati

Meta Llama 3 残差结构

Meta Llama 3 残差结构 flyfish 在Transformer架构中，残差结构（Residual Connections）是一个关键组件，它在模型的性能和训练稳定性上起到了重要作用。残差结构最早由He et al.在ResNet中提出，并被广泛应用于各种深度学习模型中。残差结构的定义残差结构通过将输入直接与通过一个或多个变换后的输出相加来形成。具体来说，如果输入为 x，经过