Chinese-Llama-2-7b 开源项目教程

Chinese-Llama-2-7b 开源项目教程

Chinese-Llama-2-7b开源社区第一个能下载、能运行的中文 LLaMA2 模型！项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-Llama-2-7b

项目介绍

Chinese-Llama-2-7b 是一个完全开源且可商用的中文版 Llama2 模型。该项目基于 Meta 发布的 Llama-2，通过扩展和优化中文词汇，并使用大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了对中文语言的基本语义理解。该项目不仅提供了基础模型，还包括了中英文 SFT 数据集，输入格式严格遵循 llama-2-chat 格式，兼容适配所有针对原版 llama-2-chat 模型的优化。

项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3.7 或更高版本
• PyTorch 1.10 或更高版本
• transformers 库

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7b.git
   cd Chinese-Llama-2-7b
   

2. 安装必要的 Python 包：

   pip install -r requirements.txt
   

快速测试

以下是一个简单的代码示例，展示如何加载模型并进行文本生成：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextStreamer

model_path = "LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).half().cuda()

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

instruction = """[INST] <<SYS>>\nYou are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.

If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.
<</SYS>>

你好，你能帮我翻译一下“Hello, how are you?”这句话吗？ [/INST]"""

inputs = tokenizer(instruction, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, streamer=streamer)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

应用案例和最佳实践

文本生成

Chinese-Llama-2-7b 模型在文本生成方面表现出色，可以应用于多种场景，如聊天机器人、内容创作、翻译等。以下是一个简单的应用案例：

from transformers import pipeline

generator = pipeline("text-generation", model=model_path, tokenizer=tokenizer)
result = generator("你好，你能帮我翻译一下“Hello, how are you?”这句话吗？", max_length=50)
print(result[0]['generated_text'])

最佳实践

• 数据预处理：确保输入数据的质量和格式符合模型要求。
• 模型微调：根据具体应用场景对模型进行微调，以提升特定任务的性能。
• 性能优化：使用量化技术（如 4bit 量化）减少模型大小和推理时间，提高部署效率。

典型生态项目

相关项目

• Chinese-Llama-2-7b-16K：扩展了上下文长度的基础模型。
• Chinese-Llama-2-LoRA-7b：使用 LoRA 技术进行模型微调的版本。
• Chinese-Alpaca-2-7b：基于 Chinese-Llama-2-7b 的指令遵循模型。

这些项目共同构成了一个丰富的生态系统，支持从基础模型到高级应用的多种需求。

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通过以上教程，您可以快速上手并深入了解 Chinese-Llama-2-7b 开源项目。希望这些内容能帮助您更好地利用这一强大的中文语言模型。

Chinese-Llama-2-7b开源社区第一个能下载、能运行的中文 LLaMA2 模型！项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-Llama-2-7b