相关阅读
相关 Python文件读取与模型保存详解
Python文件读取与模型保存详解 在机器学习领域，我们经常需要读取和处理各种格式的数据文件，并将训练好的模型保存下来以备后续使用。Python提供了非常简单和方便的方法来操
谁借莪１个温暖的怀抱￠相关 大模型微调技术LoRA与QLoRA
大模型的参数量都在100B级别，由于算力的吃紧，在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 1|2原理 虽然模型的参数众多，但其
太过爱你忘了你带给我的痛相关 LLM-LLaMA：手动模型转换与合并【Step 1: 将原版LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)格式；Step 2: 合并LoRA权重，生成全量模型权重】
准备工作 1. 运行前确保拉取仓库最新版代码：`git pull` 2. 确保机器有足够的内存加载完整模型（例如7B模型需要13-15G）以进行合并模型操作。 3.
ゞ 浴缸里的玫瑰相关 LLM-项目详解-KnowLM：信息抽取大模型
[GitHub - zjunlp/KnowLM: Knowledgable Large Language Models Framework.][GitHub - zjunlp_
相关 LLM-微调：LoRA 模型合并与保存【将利用lora训练后的lora模型与基座模型合并，将新合并的模型用作独立模型】【可以将基座模型合并多个lora模型】
一.引言 I. Introduction LLM 使用过程中最常用方法之一就是通过 [LoRA][] 基于自己的数据对大模型进行微调，本文简单介绍 LoRA 原理以及如何
左手的ㄟ右手相关 Peft库使用技巧（一）：合并基座模型与Lora模型【使用Peft库微调基座模型（比如LLaMA-7B）后会得到Lora参数模块，将基座模型与Lora参数合并后才能得到完整的微调后的大模型】
使用Peft库微调基座模型（比如LLaMA-7B）后会得到Lora参数模块，将基座模型与Lora参数合并后才能得到完整的微调后的大模型 Copyright 2
系统管理员相关 LLM-项目详解-Chinese-LLaMA-AIpaca（二）：代码解读【①prompt指令制作、②合并分词器、③Lora模型与基础模型合并、③模型分片保存】
一、prompt指令制备【crawl\_prompt.py】 import openai import json import sys i
「爱情、让人受尽委屈。」相关 LLM：prompt指令数据制作
[https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca][https_github.com_ymcui_Chinese-LLaMA-Alp
忘是亡心i相关 LLM-2023：Falcon模型【阿联酋】
Falcon 重要信息速读 1. 本模型是阿联酋Technology innovation institute 推出的，最大的是40B，在AWS上384个GPU上，使用
相关 torchscript保存模型和使用模型
torchscript作为pytorch的模型保留方式 这里主要介绍3种类型： 1.单变量输入 x = torch.randn(1, 3, 256, 256,
还没有评论，来说两句吧...