Llama2部署踩坑

原创

mb5dbc2345bf8de 2023-10-20 09:33:26 ©著作权

文章标签 语言模型权重 文章分类 Html/CSS 前端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mb5dbc2345bf8de的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

1、权重是.bin，但是报错找不到.safetensors

明明权重文件是.bin，但是却提示我缺少.safetensors。最后发现好像是 llama2-7b这个模型文件不行，必须要llama2-7b-chat这个模型才能读取的通，具体原因还暂不明确。

上一篇：数学建模__最小二乘法拟合参数Python实现

下一篇：在jupyter中更改、增加内核

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

Zabbix6.0部署

Zabbix架构我们在本文章只部署4个组件 Agent Server Mysql Web我们使用这4个软件，就能完成组装成一个基本的监控软件这篇文章参考官方文档写的，连接在这里https://www.zabbix.com/cn/download环境准备Ubuntu2204版本 IP为10.0.0.162 内存分配8G我们这里使用一台主机部署 Server&nb

zabbix6.0部署基本安装
CentOS 7.9部署ZooKeeper集群

一、ZooKeeper相关概念简介： ZooKeeper是一个基于Java开发的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和

zookeeper 三节点集群
Centos7部署tomcat

Centos7部署tomcat一、下载tomcat预编译包https://tomcat.apache.org/download-80.cgi上传apache-tomcat-8.5.100.tar.gz并存放至/root/share二、服务器操作创建工作目录mkdir /usr/local/tomcat && cd /usr/local/tomcat创建用户组和用户

tomcat apache tomcat 中间件
llama2 docker部署安装

# Llama2 Docker部署安装## 介绍在传统的软件开发中，应用程序的安装和部署往往是一个繁琐的过程，涉及到各种依赖和环境配置。为了简化这个过程，容器化技术应运而生。Docker作为最流行的容器化平台之一，为开发者提供了一种快速、轻量级、可移植的部署解决方案。本文将介绍如何使用Llama2 Docker部署安装。Llama2是一个用于构建和管理大规模机器学习工作流的开源工具，它

Docker docker 安装教程
LLaMa2

这个迭代过程中间经历了 RLHF-V1-RLHF-V5 这5个版本，具体可以表述为 (这里参考郝晓田：【LLM】Meta Llama-2中RLHF的技术细节)：

人工智能语言模型数据 ci
llama2 pytorch

# Llama2 PyTorch: A Comprehensive Guide## IntroductionIn the field of deep learning, PyTorch has gained significant popularity due to its flexibility, ease of use, and powerful features. One of the

ci 2d ide
LLaMA2 Android

如何实现“LLaMA2 Android”作为一名经验丰富的开发者，我会通过以下步骤来教你实现“LLaMA2 Android”。步骤操作1. 下载并安装Android开发环境下载并安装Android Studio，这是一个集成开发环境，用于开发Android应用程序。2. 创建新的Android项目在Android Studio中创建一个新的项目，并选择“Empty Activit

Android 应用程序编写代码
Llama2~教学

首先需要在脚本中导入以下必要模块：LlamaForCausalLM 是 Llama 2 的模型类，LlamaTokenizer 为模型准备所需的 prompt，pipeline 用soft

人工智能加载权重 python
python llama2

# Python中的llama2库在Python的众多库中，llama2是一个非常有用的库，可以帮助我们进行数据分析和可视化。本文将介绍llama2库的基本功能，并提供一些代码示例。## llama2库简介llama2是一个功能强大的Python库，它提供了许多用于数据处理和可视化的工具。通过使用llama2，我们可以轻松地从不同的数据源读取数据，并对其进行清洗、转换和分析。此外，ll

数据数据分析读取数据
Llama2~PromptEngineering

Llama 2 的 tokenization 为 ["our", "dest", "iny", "is", "writing", "in", "the", "stars"]。换句话说：top_p 控制生成中词汇的广度强。

人工智能 API ci 语言模型
Llama2~推理

具体来说，该研究首先在三个 8-GPU 上对不同规模（7B、13B 和 70B 参数）的 LLM，面向预训练、微调、服务进行端到端的性能基准测试，

人工智能服务器硬件平台基准测试
llama2微调

LoRA不直接训练∆W中的参数，而是直接训练A和b中的参数，因此可训练参数的数量要少得多。每行包含要解决的任务的一个好的提示对于模型的性能也是非常有帮助的。正如上面我们提到的方法，LoRa在基本模型上训练了“修改权重”，所以最终模型要将预训练的模型和适配器权重合并到一个模型中。whaosoft

人工智能权重 Python 数据集
Chinese Llama2

然后，为确保数据质量，每轮对话中聊天机器人的答案再次被过滤，那些不包含有价值信息的内容将被丢弃。据项目介绍，

人工智能模态数据数据集
Llama2~baby

他非常擅长扔球和接球。一天，Timmy的妈妈给了他一件新衬衫，让他穿去参加一个聚会。事实证明，我原来的检查点用编译

人工智能 python 检查点单线程
Meta开源大模型LLama2部署使用保姆级教程，附模型对话效果

就在7月19日，MetaAI开源了LLama2大模型，Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun在推特上表示Meta 此发生巨变。

ChatGPT 人工智能服务器数据 github
【奶奶看了都会】Meta开源大模型LLama2部署使用教程，附模型对话效果

【奶奶看了都会】Meta开源大模型LLama2部署使用教程，附模型对话效果转自：https://blog.csdn.net/qq_36624086/article/details/1318708841.写在前面就在7月19日，MetaAI开源了LLama2大模型，Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun在推特上表示Meta 此举可能将改变大模型行业的竞争格局。一夜之间，大模型格局再

服务器数据 github
llama2 python 搭建

## Llama2 Python 搭建教程作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Python搭建Llama2。Llama2是一个用于数据处理和分析的强大工具，它基于Python和一些常用的数据科学库。在本文中，我将为你提供整个过程的步骤，并在每个步骤中附上相应的代码和注释。### 流程图```mermaidflowchart TD A[准备工作] --> B[安装Pyt

Python 依赖库命令提示符
使用 Appilot 部署 Llama2，会聊天就行！

使用Appilot 像对话一样完成 Lama2 部署!

API github 应用管理
CUDA 架构实现 llama2

# 使用CUDA架构实现llama2## 概述在这篇文章中，我将向你介绍如何使用CUDA架构实现llama2。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成整个过程并教会你所需的每一步。## 流程概述下面是实现llama2的整个流程的概述，我们将按照这个流程逐步进行。表格：| 步骤 | 描述 || --- | --- || 步骤1 | 了解CUDA架构和llama2的基本概念 |

CUDA 并行计算图形处理器
Llama2模型的优化版本：Llama-2-Onnx

Llama2模型的优化版本：Llama-2-Onnx。Llama-2-Onnx是Llama2模型的优化版本。Llama2模型由一堆解码器层组成。每个解码器层（或变换器块）由在于注意层的架构变化，Llama2利用了分组查询注意（GQA）机制来提高效率

llama Llama2 注意力机制 GQA 变换器
最新的容灾热备技术

大家好，本次为大家带来diamond的容灾机制。 diamond之所以表现的稳定可靠，除了架构简单之外，另一个重要原因是diamond具有一套完备的容灾机制，容灾机制涉及到client和server两部分，主要包括以下几个方面： 1、server存储数据的方式。 server存储数据是“数据库 + 本地文件”的方式，集群间的数据同步我们在之前的文章中讲过（请参考专题二的原理部分），clie

最新的容灾热备技术数据库数据获取数据
SQL Server 监控指标

需求描述在生产环境中，很多情况下需要采集数据，用以定位问题或者形成基线。关于SQL Server中的数据采集有着很多种的解决思路，可以采用Trace、Profile、SQLdiag、扩展事件等诸多方案。几种方案各有利弊，其中从SQL Server2012版本开始，微软的开始各种整合这些采集方案，力推扩展事件。对于上述的数据采集只是一种实现手段，对于采集完数据的存储没有统一的规范，并且对于多服务器的

SQL Server 监控指标运维数据库 SQL 数据采集
redis 缓存二进制数据

在上一篇文章 Redis+Caffeine两级缓存，让访问速度纵享丝滑中，我们介绍了3种整合Caffeine和Redis作为两级缓存使用的方法，虽然说能够实现功能，但实现手法还是太粗糙了，并且遗留了一些问题没有处理。本文将在上一篇的基础上，围绕两个方面进行进一步的改造：JSR107定义了缓存使用规范，spring中提供了基于这个规范的接口，所以我们可以直接使用spring中的

redis 缓存二进制数据后端 java 缓存 redis
python中的upper方法

阅读之前，先要知道这篇文章的重点是，列表插入的两种方法和四种删除方法。一、基础知识点在程序中可随时修改变量的值，而Python将始终记录变量的最新值。变量名只能包含字母、数字和下划线。变量名可以字母或下划线打头，但不能以数字打头。慎用小写字母l和大写字母O，因为它们可能被人错看成数字1和0。避免使用大写字母是个不错的主意。最基本的函数：upper() l

python中的upper方法 python 指定位置 Python 字符串
python评估训练后词向量质量计算语义相关性

word2vec就是一个将词向量化的工具，这里我们使用的是gensim的word2vec。1、one-hot编码在介绍Word2vec之前，我们先来看一下one-hot，它是指词向量维度大小为整个词汇表的大小，对于每个具体的词汇表中的词，将对应的位置置为1。例如：“the cat looks so cute”，该文本包含5个单词，词汇表为{'the','cat','looks','so','cut

机器学习神经网络算法词向量向量化

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯