|
|
VICUNA
单个GPU就能跑！UC伯克利领头，130亿参数「小羊驼」权重公布
编辑：好困 【新智元导读】刚刚，UC伯克利、CMU、斯坦福等，联手发布了最新开源模型骆马（Vicuna）的权重。 3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。 今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！ [图片] 项目地址： https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning 130亿参数，90%匹敌ChatGPT Vicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LL…
单机 LLM 测试之 ChatGLM-6B/LLaMA-7B/Vicuna-7B
科技|编程|生活|随笔，公众号『键隙随想』
自去年OpenAI发布ChatGPT3.5以来，LLM 大语言模型如雨后春笋般涌现。大模型推理成本是昂贵的，且很多敏感的数据出于安全问题也不好提供给ChatGPT，因此开发能够单机部署的LLM的需求应运而生。 本文简单测试常见的几个单机大模型ChatGLM-6B/LLaMA-7B/Vicuna-7B，在6大能力（包含中英提问）：语言理解、任务完成、常识问题、逻辑数学、代码能力、专业领域中的表现。由于时间/精力/硬件有限，只是简单测试少量问题，结果只作为参考…
Chinese-Vicuna中的对话数据处理方式
好好学习，天天向上。
最近尝试着使用alpaca-lora 微调出来一个能唠嗑的模型；这里面做一些记录。 这篇关于：如何处理对话数据用于训练一个对话模型。Chinese-Vicuna中的对话数据处理方式我们看到的微调，比如说 standard_alpaca ，或者alpaca-lora ，这些都是单轮的对话，也就是说，我问一个问题，微调后的模型回答一个问题。就完事了。这与唠嗑相差甚大，唠嗑是有上下文的关系的，如果模型在训练的时候只是给单轮对话的信息的话，就不是很适合唠嗑的场…
在单块16G的推理卡上微调复现vicuna-7b
gitclone.com程序员小五哥
1、概述对FaceBook/LLaMA的微调一般有两种方案，一种是斯坦福的alpaca系列，一种是基于shareGPT语料的Vicuna方向。Vicuna采用的是多轮对话的语料，训练效果要好于默认为单轮对话的alpaca，所以要在Llama基础上微调，建议首选Vicuna的方式。关于Vicuna的效果，可以在 https://gitclone.com/aiit/chat/ ，在中文处理方面效果还是不错的。关于两种微调方式，在以下项目中都有详细描述（FastChat中对lora模式的说明比较简单）。 …
【CV2NLP】Chinese-Vicuna 中文小羊驼
关注公众号【OAOA】我们就是朋友
最近羊驼家族百花齐放，赶紧学习一下 ChatBot 的背后细节。 Chinese-Vicuna 中文小羊驼是基于 Vicuna 模型使用中文数据 + LORA 方案来微调的一种中文对话模型，是一个具备一些基础通用的中文知识模型，它具体能实现什么功能呢（没错，它有下面这种胡说八道的功能。。可以看到首先他能理解你的问题，知道你在问关于 ChatGPT 的东西，但是看起来只有第一句是靠谱的，后面的“我想去看电影今夜”，很明显是英文语句的顺序；之后它就…
保姆级教程：Linux和Windows下本地化部署Vicuna模型
GPT在线大模型和开源大模型技术，B站视频：木羽Cheney
模型及安装包下载链接 这篇文章中，我们深入探索Vicuna模型。 这是一个由UC Berkeley，CMU，Stanford和UC San Diego的团队开发的开源聊天机器人。这个模型的性能之强大，令人瞩目。在许多标准测试中，Vicuna都已证明其表现号称能达到GPT-4的90%性能，使其成为开源大模型领域的翘楚。 本教程的目标是让大家能够在Linux和Windows操作系统下自己部署Vicuna模型。我将提供详细的安装步骤和全部所需的安装包下载链接，以便您可以轻松完…
Vicuna：斯坦福开源一个性能相当于90%ChatGPT的聊天机器人
github：ArronAI007/Awesome-AGI
自从Meta公司发布LLaMA以来，围绕它微调和开发的模型越来越多，这得益于它的性能和效果，2023年3月份发布的草泥马（Alpaca）是由Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型，仅用了52k数据，性能约等于GPT-3.5。 斯坦福发布了一个由LLaMA 7B微调的模型Alpaca（羊驼），训练3小时，性能比肩GPT-3.5 最近，UC伯克利学者联手CMU、斯坦福等，再次推出一个全新模型——130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马）。 [图片] [图片] 代码： https://github.com/lm-sys/FastChat …
LangChain学习之路——简单调用本地vicuna模型
一、介绍LangChain是一个用于开发应用语言模型的框架。它支持以下应用程序： 数据感知：将语言模型连接到其他数据源代理：允许语言模型和环境进行交互Langchain的主要工具有：组件：用于处理语言模型的抽象，以及每个抽象的实现集合。无论您是否使用 LangChain 框架的其余部分，组件都是模块化且易于使用的。现成的链：用于完成特定的更高级别任务的结构化组件组装Langchain的主要Modules有： LangChain为以下模块提供标准的、可…
大模型领域最著名开源模型小羊驼Vicuna升级！Vicuna发布1.5版本，可以免费商用了！最高支持16K上下文！
本文来自DataLearner官方博客：大模型领域最著名开源模型小羊驼Vicuna升级！Vicuna发布1.5版本，可以免费商用了！最高支持16K上下文！ | 数据学习者官方网站(Datalearner) Vicuna是开源领域最强最著名的大语言模型，是UC伯克利大学的研究人员联合其它几家研究机构共同推出的一系列基于LLaMA微调的大语言模型。这个系列的模型因为极其良好的表现以及官方提供的匿名评测而广受欢迎。今天，LM-SYS发布Vicuna 1.5版本，包含4个模型，…
LLM之Vicuna再遇：模型微调
一、数据准备使用alpaca的中文语料进行测试，之后会换成所需垂直领域的数据 alpaca_data_zh_51k.json alpaca_gpt4_data_zh.json 合并语料，官方库中提供脚本合并多个语料的脚本python3 fastchat/data/merge.py --in ./data/alpaca_data_zh_51k.json ./data/alpaca_gpt4_data_zh.json --out ./data/newdata.json使用上面命令合并之后会中文会变为编码格式，修改merge.py中json.dump()，加上ensure_ascii=False即可。 data目录下其…
LLM之Vicuna初识：简单调用部署
一、Vicuna介绍版本：Vicuna-13B和Vicuna-7B,所需内存：单个GPU Vicuna-7B：14GB Vicuna-13B：28GB训练数据：ShareGPT（目前已禁止爬取）收集的用户70K共享对话进行微调基础模型：LLaMA效果：Vicuna-13B在OpenAI ChatGPT和Google Bard的质量方面达到了90%以上花费：训练耗费300美元模型架构： [图片] 二、 环境搭建建议新建虚拟环境，不会对其他生产环境产生影响 2.1 构建虚拟环境conda create --name vicuna python=3.10 conda activate…
从无到有，如何拥有属于自己的chatgpt，用vicuna 13B模拟gpt3.5
AI只是大幅提高了效率
前言：继4月份搭了一个vicuna7B后（见 手搓具有GPT-4 90%能力的开源大语言模型FastChat - 知乎 (zhihu.com) ），因为token生成速度实在是太慢，实在是不满意，乘618电脑配件打折，赶紧配好电脑，把vicuna 13B搭起来，为了方便使用，让vicuna 13B模拟gpt-3.5-turbo，并在python中用OpenAI官方包跑通程序，这样做最大的好处是既可以大量复用现有chatgpt的代码，又不会有数据泄露风险，特别是像使用langchain做内部文档处理的这种场…
泪目！Vicuna数字孪生再现10年前的自己，跨越10年对话感动无数人
NUS Research Fellow
转载自 | 新智元 Reddit上的网友，又搞新活了。他用了自己100个小时的网络足迹数据，训练了一个大语言模型。也就是说，他可以和自己的数字分身对话了。 [图片] 用100小时的数据训练了17B的模型，现在他可以和自己的「幽灵」进行对话了 训练这么个大模型，其实并不容易，根据该网友的说法，他前后改进了很多次，并且在花费了许多个深夜来自言自语，才终于训练好了大模型。 如果让他总结经验的话，就是项目是否成功基本取决于访谈语料库的…
HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name': '/model/vicuna
问题：合并vicuna模型参数python -m fastchat.model.apply_delta --base /model/llama-7b-hf/ --delta /model/vicuna-7b-delta-v1.1/ --target /model/vicuna-7b-all-v1.1/ 时报错HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name': '/model/vicuna-7b-delta-v1.1/'. Use `repo_type` argument if needed. 解决：报错是因为找不到模型路径，尝试修改为相对路径python -m fastchat.model.app…
广告行业中那些趣事系列64：低成本训练一个媲美ChatGPT效果的Vicuna模型
导读：本文是“数据拾光者”专栏的第六十四篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要从理论到实践介绍低成本训练一个媲美ChatGPT效果的Vicuna模型，对于希望搭建自己的大语言模型并应用到实际业务场景感兴趣的小伙伴可能有帮助。 欢迎转载，转载请注明出处以及链接，更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。 知乎专栏：数据拾光者 公众号：数据拾光者摘要：本篇主要从理论到实践…
Vicuna 小羊驼Docker容器部署保姆级教程
1. docker 环境部署1.1 docker 镜像获取docker pull continumio/anaconda3这条命令会下载continumio/anaconda3镜像。 下面的命令用于修改镜像的标签名： docker tag 旧库名：旧标签 新名：新标签1.2 docker 建立启动容器新建并启动容器命令： docker run -id --name vicuna ubuntu:vicuna也可以先新建容器： docker create -it nginx:latest /bin/bash再启动容器： docker start 容器id/容器名1.3 docker 其他命令停止容器docker…
Chinese Vicuna 部署
NLP炼丹师
首先需要拉取git GitHub - Facico/Chinese-Vicuna: Chinese-Vicuna: A Chinese Instruction-following LLaMA-based Model —— 一个中文低资源的llama+lora方案，结构参考alpaca git clone https://github.com/Facico/Chinese-Vicuna 然后进入文件夹中 安装python 3.8（3.10我一直失败） 然后安装requirements pip install -r requirements -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple peft 如果安装失败就 pip install peft==3.0.0 然后启动 sh script/generate.sh 注意…
