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网站后台登陆密码,wordpress怎么压缩,wordpress 单页面 主题,网络推广公司司在您自己的机器上训练和运行斯坦福Alpaca LLaMA是某机构研究发布的一个新的开源语言模型#xff0c;其性能可与闭源模型相媲美。与Stable Diffusion类似#xff0c;该模型公开发布后#xff0c;引发了大量的实验和创新。正如Simon Willison所言#xff0c;LLaMA易于在自己的…在您自己的机器上训练和运行斯坦福AlpacaLLaMA是某机构研究发布的一个新的开源语言模型其性能可与闭源模型相媲美。与Stable Diffusion类似该模型公开发布后引发了大量的实验和创新。正如Simon Willison所言LLaMA易于在自己的硬件上运行规模足够大以发挥作用并且足够开源以供修改。LLaMA功能强大但它并非为回答问题而构建。它的功能更像是一个高级版的自动补全工具而不是一个对话机器人。这就是斯坦福大学Alpaca的用武之地。Alpaca是LLaMA的微调版本可以像ChatGPT一样响应指令。并且和LLaMA一样它是开源的。问题是Alpaca的模型权重尚未发布因此您无法对其进行修改。不过我们确实拥有了复现它所需的所有组成部分LLaMA权重、训练数据和训练脚本。本文将展示如何训练Alpaca以便您可以在自己的机器上对其进行修改。注意LLaMA以及任何基于LLaMA构建的模型仅用于研究目的。您不能将其用于任何商业用途。先决条件LLaMA权重。它们仅可用于研究用途。要申请访问权限请填写此某机构研究表格。GPU机器。您需要一台配备一个或多个80GB A100 GPU的Linux机器。如果使用更多GPU的机器速度会更快——我们使用了四个。我们在某中心的云平台上取得了成功。您可以按照我们这里的说明操作。步骤 1: 克隆 Alpaca 仓库我们创建了一个添加了Cog配置文件的Alpaca仓库分支该文件将为您设置所有依赖项。通过SSH登录到您的GPU实例。运行以下命令克隆仓库gitclone https://github.com/replicate/cog_stanford_alpacacdcog_stanford_alpaca步骤 2: 转换 LLaMA 权重LLaMA权重目前仅可用于研究用途。要申请访问权限请填写此某机构研究表格。将您下载的权重放入名为unconverted-weights的文件夹中。文件夹结构应大致如下所示unconverted-weights ├── 7B │ ├── checklist.chk │ ├── consolidated.00.pth │ └── params.json ├── tokenizer.model └── tokenizer_checklist.chk使用以下命令将权重从PyTorch检查点格式转换为与transformers库兼容的格式cog run python -m transformers.models.llama.convert_llama_weights_to_hf\--input_dir unconverted-weights\--model_size 7B\--output_dir weights您最终的目录结构应如下所示weights ├── llama-7b └── tokenizer步骤 3: 训练模型启动训练cog run ./train_model.sh在四个A100上这大约需要一个小时半小时所以您可能需要在模型自我“编程”时去处理其他编程工作。步骤 4: 运行模型训练完成后您可以运行Alpaca$ cog predict -ipromptTell me something about alpacas. Alpacas are a species of South American camelid and are closely related to llamas. They are smaller than llamas and have a finer fleece,whichis used tomakeclothing and other crafts. Alpacas are social animals that liveinherds and can comeintwo colors: white and brown. They are very easy to take care of and require minimal grooming.后续步骤以下是一些关于接下来可以做什么的想法针对特定任务进一步微调模型或约束解码器。尝试与模型交互的不同界面。可以在哪些场景与它对话将模型推送到某中心以在云端运行。如果您想要一个API来构建界面或者进行大规模并行评估这将非常方便。您需要将其设为私有以免权重公开。请记住您只能将Alpaca用于非商业研究。最终我们期望此类模型将以更宽松的许可证发布从而允许它们用于各种用途——聊天机器人、编码助手等等。开源语言模型才刚刚起步我们迫不及待想看到您构建的作品。我们将发布更多关于修改开源语言模型的指南。关注我们在Twitter上的账号以保持同步。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享