Эта модель была обучена с помощью H2O LLM Studio. — Базовая модель: openlm-research/openllama7b — Подготовка набора данных: OpenAssistant/oasst1. Чтобы использовать модель с библиотекой трансформаторов на машине с графическими процессорами, сначала убедитесь, что у вас установлены библиотеки трансформаторов, ускорения и факела. Вы можете распечатать образец приглашения после этапа предварительной обработки, чтобы увидеть, как он передается в токенизатор: Кроме того, вы можете скачать h2oaipipeline.py, сохранить его рядом с блокнотом и самостоятельно построить конвейер из загруженной модели и токенизатора. Если модель и токенизатор полностью поддерживаются в пакете преобразователей, это позволит вам установитьtrustremotecode=False`. Вы также можете самостоятельно построить конвейер из загруженной модели и токенизатора и рассмотреть этапы предварительной обработки: эта модель была обучена с помощью H2O LLM Studio и с конфигурацией в cfg.yaml. Посетите H2O LLM Studio, чтобы узнать, как обучать собственные большие языковые модели. Пожалуйста, внимательно прочтите этот отказ от ответственности перед использованием большой языковой модели, представленной в этом репозитории. Использование вами модели означает ваше согласие со следующими положениями и условиями. — Предвзятость и обидчивость: Большая языковая модель…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: h2oai
Теги: llama, gpt, llm, large language model, h2o-llmstudio, en, text-generation-inference
Лайков: 10 | Загрузок: 22
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
