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Rayrtfr/Llama2-Chinese

 
 

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English | 中文

Llama-Chinese

Llama

最好的中文Llama大模型

🤗 Hugging Face • 🤖 ModelScope • ✡️ WiseModel

在线体验(包含Llama2、Llama3):https://llama.family

基于Llama2的开源中文预训练大模型Atom-7B



🗂️ 目录

📌 Llama中文社区

🔥 社区介绍:llama中文社区

欢迎来到Llama中文社区!我们是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的高级技术社区。 *【Done】已经基于大规模中文数据,从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级*【Doing】正在从预训练开始对Llama3模型进行中文能力的持续迭代升级 我们热忱欢迎对大模型LLM充满热情的开发者和研究者加入我们的行列。

为什么选择Llama中文社区?

🚀 高级工程师团队支持:社区有一批专注为大家服务的NLP高级工程师,我们有着强大的技术支持和丰富的经验,为您提供专业的指导和帮助。

🎯 中文优化:我们致力于在Llama模型的中文处理方面进行优化,探索适用于中文的最佳实践,以提升其性能和适应性【支持Llama2、Llama3】。

💡 创新交流:我们拥有一支富有创造力和经验的社区成员团队,定期组织线上活动、技术研讨和经验分享,促进成员间的创新交流。

🌐 全球联结:我们欢迎来自世界各地的开发者加入社区,构建一个开放、多元化的学习和交流平台。

🤝 开放共享:我们鼓励社区成员开源分享代码和模型,推动合作共赢,共同促进中文NLP技术的发展。

社区活动

🗓️ 线上讲座:邀请行业内专家进行线上讲座,分享Llama在中文NLP领域的最新技术和应用,探讨前沿研究成果。

💻 项目展示:成员可展示自己在Llama中文优化方面的项目成果,获得反馈和建议,促进项目协作。

📚 学习资源:社区维护丰富的学习资料库,包括教程、文档和论文解读,为成员提供全面的学习支持。

📝 论文解读:社区成员共同解读与Llama相关的最新研究论文,深入理解前沿算法和方法。

🎉 主题活动:定期举办各类主题活动,包括挑战赛、黑客马拉松和技术沙龙,让社区成员在轻松愉快的氛围中交流和学习。

🌟 奖励计划:我们设立奖励计划,对社区中积极参与、贡献优秀的成员给予荣誉和奖励,激励更多优秀人才的加入。

📈 技术咨询:我们提供技术咨询服务,解答您在Llama开发和优化过程中遇到的问题,助您快速攻克难关。

🚀 项目合作:鼓励成员间的项目合作,共同探索Llama在实际应用中的潜力,打造创新解决方案。

立即加入我们!

📚 愿景:无论您是对Llama已有研究和应用经验的专业开发者,还是对Llama中文优化感兴趣并希望深入探索的新手,我们都热切期待您的加入。在Llama中文社区,您将有机会与行业内顶尖人才共同交流,携手推动中文NLP技术的进步,开创更加美好的技术未来!

🔗 温馨提示:本社区为专业技术交流平台,我们热切期望志同道合的开发者和研究者加入。请遵守社区准则,共同维护积极向上的学习氛围。感谢您的理解和支持!

📢 最新动态

【最新】2024年04月14日:社区更新了四个专家角色:心理咨询师、羊驼夸夸 、律师、医生。链接:角色role

【最新】2024年04月10日:Atom-7B-Chat 模型回答内容相较之前更为丰富、增强了模型的指令遵循能力和回答稳定性、优化了ppo的奖励模型。下载链接modelscopeHuggingface

【最新】2024年04月01日:社区上线了Llama中文应用平台;同时如果你有优秀的的应用需要推广可以填写申请表

【最新】2024年03月08日:开放了免费API供大家使用,包含(Atom-1B,7B,13B 3种中文大模型)API使用链接

【最新】2023年10月8日:新增清华大学JittorLLMs的推理加速功能JittorLLMs

【最新】2023年9月12日:更新预训练版本Atom-7B和对话版本Atom-7B-Chat模型参数,最新的中文预训练数据量为2.7TB token,训练进程见llama.family

【最新】2023年9月2日:新增模型预训练代码全量参数微调代码

  • 2023年8月28日:发布基于Llama2进行中文预训练的开源大模型Atom-7B,并将持续更新,详情参考社区公众号文章

  • 2023年8月26日:提供FastAPI接口搭建脚本!

  • 2023年8月26日:提供将Meta原始模型参数转换为兼容Hugging Face的格式转化脚本

  • 2023年8月26日:新增Code Llama模型!

  • 2023年8月15日:新增PEFT加载微调模型参数的代码示例!

  • 2023年8月14日:大模型数据共享训练平台上线,没有算力也能参与大模型训练,社区每位成员贡献的数据都将决定模型能力的未来走向!

  • 2023年8月3日:新增FasterTransformer和vLLM的GPU推理加速支持!

  • 2023年7月31日:【重磅】国内首个真正意义上的Llama2中文大模型发布!详情参见社区公众号文章

  • 2023年7月28日:通过Docker部署问答接口!

  • 2023年7月27日:新增LangChain支持!

  • 2023年7月26日:新增Llama2-13B中文微调参数的4bit量化压缩版本

  • 2023年7月25日:社区微信公众号“Llama中文社区”欢迎大家关注,获取最新分享和动态!

  • 2023年7月24日:FlagAlpha新增Llama2-13B中文微调参数!

  • 2023年7月24日:llama.family新增Llama2-70B在线体验!

  • 2023年7月23日:Llama2中文微调参数发布至Hugging Face仓库FlagAlpha

  • 2023年7月22日:Llama2在线体验链接llama.family上线,同时包含Meta原版和中文微调版本!

  • 2023年7月21日:评测了Meta原始版Llama2 Chat模型的中文问答能力

  • 2023年7月21日:新增Llama2模型的Hugging Face版本国内下载地址!

  • 2023年7月20日:新增飞书知识库文档,欢迎大家一起共建!

  • 2023年7月20日:国内Llama2最新下载地址上线!

  • 2023年7月19日:正式启动Llama2模型的中文预训练,关注我们获取实时动态!

  • 2023年7月19日:Llama2国内下载地址正在启动,敬请期待!

  • 2023年7月19日:开启Llama2中文社区,欢迎大家加入!

🤗 模型

🔵 中文预训练模型Atom-7B

Atom大模型

原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造,在中文大模型评测榜单C-Eval中位居前十(8月21日评测提交时间)。

ceval

类别 模型名称 🤗模型加载名称 下载地址
预训练 Atom-7B FlagAlpha/Atom-7B HuggingFace | ModelScope | WiseModel
Chat Atom-7B-Chat FlagAlpha/Atom-7B-Chat HuggingFace | ModelScope | WiseModel

Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B,基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源,支持商用,可在Hugging Face仓库获取模型,详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以下优化:

大规模的中文数据预训练

原子大模型Atom在Llama2的基础上,采用大规模的中文数据进行持续预训练,包含百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金融数据、法律数据、医疗数据、代码数据、专业论文数据、中文自然语言处理竞赛数据集等,详见📝 数据来源

同时对庞大的数据进行了过滤、打分、去重,筛选出超过1T token的高质量中文数据,持续不断加入训练迭代中。

更高效的中文词表

为了提高中文文本处理的效率,我们针对Llama2模型的词表进行了深度优化。首先,我们基于数百G的中文文本,在该模型词表的基础上扩展词库至65,000个单词。经过测试,我们的改进使得中文编码/解码速度提高了约350%。此外,我们还扩大了中文字符集的覆盖范围,包括所有emoji符号😊。这使得生成带有表情符号的文章更加高效。

自适应上下文扩展

Atom大模型默认支持4K上下文,利用位置插值PI和Neural Tangent Kernel (NTK)方法,经过微调可以将上下文长度扩增到32K。

📝 中文数据

我们通过以下数据来优化Llama2的中文能力:

类型 描述
网络数据 互联网上公开的网络数据,挑选出去重后的高质量中文数据,涉及到百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据。
Wikipedia 中文Wikipedia的数据
悟道 中文悟道开源的200G数据
Clue Clue开放的中文预训练数据,进行清洗后的高质量中文长文本数据
竞赛数据集 近年来中文自然语言处理多任务竞赛数据集,约150个
MNBVC MNBVC 中清洗出来的部分数据集

社区提供预训练版本Atom-7B和基于Atom-7B进行对话微调的模型参数供开放下载,关于模型的进展详见社区官网llama.family

Llama2官方模型

类别 模型名称 🤗模型加载名称 下载地址
预训练 Llama2-7B meta-llama/Llama-2-7b-hf HuggingFace | 迅雷网盘
预训练 Llama2-13B meta-llama/Llama-2-13b-hf HuggingFace | 迅雷网盘
预训练 Llama2-70B meta-llama/Llama-2-70b-hf HuggingFace
Chat Llama2-7B-Chat meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf HuggingFace | 迅雷网盘
Chat Llama2-13B-Chat meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf HuggingFace | 迅雷网盘
Chat Llama2-70B-Chat meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf HuggingFace | 迅雷网盘
Code CodeLlama-7b meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf 迅雷网盘
Code CodeLlama-7b-Python meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf 迅雷网盘
Code CodeLlama-7b-Instruct meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf 迅雷网盘
Code CodeLlama-13b meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf 迅雷网盘
Code CodeLlama-13b-Python meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf 迅雷网盘
Code CodeLlama-13b-Instruct meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf 迅雷网盘
Code CodeLlama-34b meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf 迅雷网盘

Meta官方在2023年8月24日发布了Code Llama,基于代码数据对Llama2进行了微调,提供三个不同功能的版本:基础模型(Code Llama)、Python专用模型(Code Llama - Python)和指令跟随模型(Code Llama - Instruct),包含7B、13B、34B三种不同参数规模。不同模型能力区别如下表所示:

模型类别 模型名称 代码续写 代码填充 指令编程
Code Llama CodeLlama-7b
CodeLlama-13b
CodeLlama-34b
Code Llama - Python CodeLlama-7b-Python
CodeLlama-13b-Python
CodeLlama-34b-Python
Code Llama - Instruct CodeLlama-7b-Instruct
CodeLlama-13b-Instruct
CodeLlama-34b-Instruct

关于Code Llama的详细信息可以参考官方Github仓库codellama

Llama2中文微调模型

我们基于中文指令数据集对Llama2-Chat模型进行了微调,使得Llama2模型有着更强的中文对话能力。LoRA参数以及与基础模型合并的参数均已上传至Hugging Face,目前包含7B和13B的模型。

类别 模型名称 🤗模型加载名称 基础模型版本 下载地址
合并参数 Llama2-Chinese-7b-Chat FlagAlpha/Llama2-Chinese-7b-Chat meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf HuggingFace
合并参数 Llama2-Chinese-13b-Chat FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf HuggingFace
LoRA参数 Llama2-Chinese-7b-Chat-LoRA FlagAlpha/Llama2-Chinese-7b-Chat-LoRA meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf HuggingFace
LoRA参数 Llama2-Chinese-13b-Chat-LoRA FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-LoRA meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf HuggingFace

社区资源

社区资源的丰富性是社区发展的重要保障,它涵盖了各种方面,其中包括但不限于以下四个方面:算力、数据、论坛和应用。在这些方面的积极发展与充分利用,将为社区成员提供更多的机会和支持,推动整个社区向着更加繁荣的方向发展。更多的内容请看llama.family

💻 算力

  • 提供低于市场价格的算力资源,可用于各类计算任务,如深度学习模型的训练、推理等。
  • 为社区成员提供专属的在线推理服务,让用户可以快速有效地对模型进行推理操作。
  • 提供一键在线微调服务,使用户可以方便地对模型进行微调,以适应不同的任务和数据。

📊 数据

  • 开放丰富的训练数据资源,覆盖多个领域和行业,为模型训练提供充足的数据支持。
  • 提供高质量、多样化的数据集,以满足不同用户的需求,并支持数据共享和交流,促进数据资源的充分利用。

💬 论坛

  • 社区论坛为社区成员提供了一个在线交流和讨论技术问题的平台。
  • 在论坛上,用户可以分享经验、提出问题、解答疑惑,促进技术交流和合作。
  • 论坛还可以定期举办线上活动、研讨会等,增进社区成员之间的联系和了解。

📱 应用

  • 免费提供应用推广展示位,让开发者可以将他们的应用充分展示给社区成员。
  • 提供推广的帮助,包括但不限于宣传推广、用户引导等服务,帮助应用获得更多的曝光和用户。
  • 通过社区平台,为优秀的应用提供合作机会,促进应用开发者之间的合作和交流,共同推动应用的发展和壮大。

📌 如何使用Llama模型?

快速上手Llama3模型

快速上手Llama2模型

快速上手

你可以选择一条学习路径,开始使用 Llama 系列模型。推荐使用中文预训练对话模型进行使用,对中文的效果支持更好。

快速上手-使用Anaconda
第 0 步:前提条件
  • 确保安装了 Python 3.10 以上版本。
第 1 步:准备环境

如需设置环境,安装所需要的软件包,运行下面的命令。

git clone https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese.git
cd Llama-Chinese
pip install -r requirements.txt
第 2 步:下载模型

你可以从以下来源下载Atom-7B-Chat模型。

第 3 步:进行推理

使用Atom-7B-Chat模型进行推理

  1. 创建一个名为 quick_start.py 的文件,并将以下内容复制到该文件中。
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
device_map = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "auto"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('FlagAlpha/Atom-7B-Chat',device_map=device_map,torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True,trust_remote_code=True,use_flash_attention_2=True)
model =model.eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('FlagAlpha/Atom-7B-Chat',use_fast=False)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
input_ids = tokenizer(['<s>Human: 介绍一下中国\n</s><s>Assistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids
if torch.cuda.is_available():
  input_ids = input_ids.to('cuda')
generate_input = {
    "input_ids":input_ids,
    "max_new_tokens":512,
    "do_sample":True,
    "top_k":50,
    "top_p":0.95,
    "temperature":0.3,
    "repetition_penalty":1.3,
    "eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,
    "bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,
    "pad_token_id":tokenizer.pad_token_id
}
generate_ids  = model.generate(**generate_input)
text = tokenizer.decode(generate_ids[0])
print(text)
  1. 运行 quick_start.py 代码。
python quick_start.py
快速上手-使用Docker

详情参见:Docker部署

第一步:准备docker镜像,通过docker容器启动chat_gradio.py

git clone https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese.git

cd Llama-Chinese

docker build -f docker/Dockerfile -t flagalpha/llama2-chinese:gradio .

第二步:通过docker-compose启动chat_gradio

cd Llama-Chinese/docker
doker-compose up -d --build
快速上手-使用llama.cpp

详情参见:使用llama.cpp

快速上手-使用gradio

基于gradio搭建的问答界面,实现了流式的输出,将下面代码复制到控制台运行,以下代码以Atom-7B-Chat模型为例,不同模型只需修改一下面的model_name_or_path对应的模型名称就好了😊

python examples/chat_gradio.py --model_name_or_path FlagAlpha/Atom-7B-Chat
快速上手-构建API服务

使用FastChat构建和OpenAI一致的推理服务接口。

###### 第 0 步:前提条件 安装fastchat ```bash pip3 install "fschat[model_worker,webui]" ``` ###### 第 1 步:启动Restful API 开启三个控制台分别执行下面的三个命令 - 首先启动controler ```bash python3 -m fastchat.serve.controller \ --host localhost \ --port 21001 ```
  • 启动模型
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0" python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path /path/Atom-7B-Chat \
--host localhost \
--port 21002 \
--worker-address "http://localhost:21002" \
--limit-worker-concurrency 5 \
--stream-interval 2 \
--gpus "1" \
--load-8bit
  • 启动RESTful API 服务
python3 -m fastchat.serve.openai_api_server \
--host localhost \
--port 21003 \
--controller-address http://localhost:21001
第 2 步:测试api服务

执行下面的python代码测试上面部署的api服务

# coding=utf-8
import json
import time
import urllib.request
import sys
import requests

def test_api_server(input_text):
    header = {'Content-Type': 'application/json'}

    data = {
          "messages": [{"role": "system", "content": ""}, {"role": "user", "content": input_text}],
          "temperature": 0.3, 
          "top_p" : 0.95, 
          "max_tokens": 512, 
          "model": "LLama2-Chinese-13B",
          "stream" : False,
          "n" : 1,
          "best_of": 1, 
          "presence_penalty": 1.2, 
          "frequency_penalty": 0.2,           
          "top_k": 50, 
          "use_beam_search": False, 
          "stop": [], 
          "ignore_eos" :False,
          "logprobs": None
    }
    response = requests.post(
        url='http://127.0.0.1:21003/v1/chat/completions',
        headers=header,
        data=json.dumps(data).encode('utf-8')
    )

    result = None
    try:
        result = json.loads(response.content)
        print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

    except Exception as e:
        print(e)

    return result

if __name__ == "__main__":
    test_api_server("如何去北京?")

🤖 模型预训练

虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍,但是中文预训练数据的比例依然非常少,仅占0.13%,这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力,可以采用微调和预训练两种路径,其中:

  • 微调需要的算力资源少,能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见,只能激发基座模型已有的中文能力,由于Llama2的中文训练数据本身较少,所以能够激发的能力也有限,治标不治本。

  • 基于大规模中文语料进行预训练,成本高,不仅需要大规模高质量的中文数据,也需要大规模的算力资源。但是优点也显而易见,就是能从模型底层优化中文能力,真正达到治本的效果,从内核为大模型注入强大的中文能力。

我们为社区提供了Llama模型的预训练代码,以及中文测试语料,更多数据可以参考中文语料。具体代码和配置如下:

💡 模型微调

本仓库中同时提供了LoRA微调和全量参数微调代码,关于LoRA的详细介绍可以参考论文“LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models”以及微软Github仓库LoRA

Step1: 环境准备

根据requirements.txt安装对应的环境依赖。

Step2: 数据准备

在data目录下提供了一份用于模型sft的数据样例:

每个csv文件中包含一列“text”,每一行为一个训练样例,每个训练样例按照以下格式将问题和答案组织为模型输入,您可以按照以下格式自定义训练和验证数据集:

"<s>Human: "+问题+"\n</s><s>Assistant: "+答案

例如,

<s>Human: 用一句话描述地球为什么是独一无二的。</s><s>Assistant: 因为地球是目前为止唯一已知存在生命的行星。</s>
Step3: 微调脚本
LoRA微调

LoRA微调脚本见:train/sft/finetune_lora.sh,关于LoRA微调的具体实现代码见train/sft/finetune_clm_lora.py,单机多卡的微调可以通过修改脚本中的--include localhost:0来实现。

全量参数微调

全量参数微调脚本见:train/sft/finetune.sh,关于全量参数微调的具体实现代码见train/sft/finetune_clm.py

Step4: 加载微调模型
LoRA微调

基于LoRA微调的模型参数见:基于Llama2的中文微调模型,LoRA参数需要和基础模型参数结合使用。

通过PEFT加载预训练模型参数和微调模型参数,以下示例代码中,base_model_name_or_path为预训练模型参数保存路径,finetune_model_path为微调模型参数保存路径。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel,PeftConfig
# 例如: finetune_model_path='FlagAlpha/Llama2-Chinese-7b-Chat-LoRA'
finetune_model_path=''  
config = PeftConfig.from_pretrained(finetune_model_path)
# 例如: base_model_name_or_path='meta-llama/Llama-2-7b-chat'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path,use_fast=False)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
device_map = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "auto"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path,device_map=device_map,torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True,trust_remote_code=True,use_flash_attention_2=True)
model = PeftModel.from_pretrained(model, finetune_model_path, device_map={"": 0})
model =model.eval()
input_ids = tokenizer(['<s>Human: 介绍一下北京\n</s><s>Assistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids
if torch.cuda.is_available():
  input_ids = input_ids.to('cuda')
generate_input = {
    "input_ids":input_ids,
    "max_new_tokens":512,
    "do_sample":True,
    "top_k":50,
    "top_p":0.95,
    "temperature":0.3,
    "repetition_penalty":1.3,
    "eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,
    "bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,
    "pad_token_id":tokenizer.pad_token_id
}
generate_ids  = model.generate(**generate_input)
text = tokenizer.decode(generate_ids[0])
print(text)
全量参数微调

对于全量参数微调的模型,调用方式同模型调用代码示例,只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。

🍄 模型量化

我们对中文微调的模型参数进行了量化,方便以更少的计算资源运行。目前已经在Hugging Face上传了13B中文微调模型FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat的4bit压缩版本FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit,具体调用方式如下:

环境准备:

pip install git+https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ.git
from transformers import AutoTokenizer
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized('FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit', device="cuda:0")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit',use_fast=False)
input_ids = tokenizer(['<s>Human: 怎么登上火星\n</s><s>Assistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids.to('cuda')        
generate_input = {
    "input_ids":input_ids,
    "max_new_tokens":512,
    "do_sample":True,
    "top_k":50,
    "top_p":0.95,
    "temperature":0.3,
    "repetition_penalty":1.3,
    "eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,
    "bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,
    "pad_token_id":tokenizer.pad_token_id
}
generate_ids  = model.generate(**generate_input)
text = tokenizer.decode(generate_ids[0])
print(text)

🚀 部署加速

随着大模型参数规模的不断增长,在有限的算力资源下,提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含 lmdeploy、TensorRT-LLM、vLLM和JittorLLMs 等。

TensorRT-LLM

TensorRT-LLM由NVIDIA开发,高性能推理框架

详细的推理文档见:inference-speed/GPU/TensorRT-LLM_example

vLLM

vLLM由加州大学伯克利分校开发,核心技术是PageAttention,吞吐量比HuggingFace Transformers高出24倍。相较与FasterTrainsformer,vLLM更加的简单易用,不需要额外进行模型的转换,支持fp16推理。

详细的推理文档见:inference-speed/GPU/vllm_example

JittorLLMs

JittorLLMs由非十科技领衔,与清华大学可视媒体研究中心合作研发,通过动态swap机制大幅降低硬件配置要求(减少80%),并且Jittor框架通过零拷贝技术,大模型加载相比Pytorch开销降低40%,同时,通过元算子自动编译优化,计算性能提升20%以上。

详细的推理文档见:inference-speed/GPU/JittorLLMs

lmdeploy

lmdeploy 由上海人工智能实验室开发,推理使用 C++/CUDA,对外提供 python/gRPC/http 接口和 WebUI 界面,支持 tensor parallel 分布式推理、支持 fp16/weight int4/kv cache int8 量化。

详细的推理文档见:inference-speed/GPU/lmdeploy_example

💪 外延能力

除了持续增强大模型内在的知识储备、通用理解、逻辑推理和想象能力等,未来,我们也会不断丰富大模型的外延能力,例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。 我们首先集成了LangChain框架,可以更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等,关于LangChain的更多介绍参见LangChain

LangChain

针对LangChain框架封装的Llama2 LLM类见examples/llama2_for_langchain.py,简单的调用代码示例如下:

from llama2_for_langchain import Llama2

# 这里以调用FlagAlpha/Atom-7B-Chat为例
llm = Llama2(model_name_or_path='FlagAlpha/Atom-7B-Chat')

while True:
    human_input = input("Human: ")
    response = llm(human_input)
    print(f"Llama2: {response}")
🥇 模型评测
Llama3模型评测
Llama2模型评测

为了能够更加清晰地了解Llama2模型的中文问答能力,我们筛选了一些具有代表性的中文问题,对Llama2模型进行提问。我们测试的模型包含Meta公开的Llama2-7B-Chat和Llama2-13B-Chat两个版本,没有做任何微调和训练。测试问题筛选自AtomBulb,共95个测试问题,包含:通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能、使用工具、人格特征八个大的类别。

测试中使用的Prompt如下,例如对于问题“列出5种可以改善睡眠质量的方法”:

[INST] 
<<SYS>>
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列出5种可以改善睡眠质量的方法
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Llama2-7B-Chat的测试结果见meta_eval_7B.md,Llama2-13B-Chat的测试结果见meta_eval_13B.md

通过测试我们发现,Meta原始的Llama2 Chat模型对于中文问答的对齐效果一般,大部分情况下都不能给出中文回答,或者是中英文混杂的形式。因此,基于中文数据对Llama2模型进行训练和微调十分必要。

📖 学习中心

Llama3
Llama2
Meta官方对于Llama2的介绍

自从Meta公司发布第一代LLaMA模型以来,羊驼模型家族繁荣发展。近期Meta发布了Llama2版本,开源可商用,在模型和效果上有了重大更新。Llama2总共公布了7B、13B和70B三种参数大小的模型。相比于LLaMA,Llama2的训练数据达到了2万亿token,上下文长度也由之前的2048升级到4096,可以理解和生成更长的文本。Llama2 Chat模型基于100万人类标记数据微调得到,在英文对话上达到了接近ChatGPT的效果。

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