Instruct

llama.cpp编译

-Bbuild2.下载模型验证#下载地址https://huggingface.co/filipealmeida/open-llama-7b-v2-open-instruct-GGUF/blob/main

1nv1s1ble·2025-03-11 10:10

多模态模型在做选择题时，如何设置Prompt，如何精准定位我们需要的选项

我们这里以Qwen2-VL-7B-instruct为例：假设我们需要分析一张图片的情绪（从现有的情绪中进行选择），并且我们需要它以思维链的形式展现出来，我们可以这样设置prompt：emotion6_CoT

暗巷提灯·2025-03-11 03:10

vllm多卡部署Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4

双卡v10032G部署结果如下，推理时长16s3卡，tensor_parallel_size=3，tensor并行的数量一定要能被attentionheads整除4卡，tensor_parallel_size=4，推理速度4s

Yanc_L·2025-03-10 20:54

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

一、前言目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外，使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。通过将模型及其运行环境封装在Docker容器中，开发者可以确保模型在不同环境下的行为一致性，避免由于环境差异导致的不可预见的错误。Docker的轻量级特性使得测试可以迅速部署

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

大模型与图数据库RAG通俗流程拆解

tugraph等均可，不影响GraphRAG核心框架模型向量化模型bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct

gallonyin·2025-03-10 02:15

llama-factory生成Meta-Llama-3-8B-Instruct模型api服务

使用llama-factory完成模型的微调训练后，需要开启其api服务进行调用，参考官方https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/inference/llama3_lora_sft.yaml中的内容进行改写API实现的标准是参考了OpenAI的相关接口协议，基于uvicorn服务框架进行开发，使用如下的方式启动：下述为

码不动了鸭·2025-03-08 00:19

Llama3-8B+ LLaMA-Factory 中文微调

本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座，通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调，提高Llama3的中文能力！

猫猫姐·2025-03-07 23:46

vLLM部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct实战：从hf-mirror下载权重全流程

本文将重点演示如何从国内镜像站https://hf-mirror.com高效下载Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型权重，并通过vLLM完成部署。

几道之旅·2025-03-07 12:58

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb

一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡（五）

一、前言本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数

开源技术探险家·2025-03-06 23:26

大模型实战—Llama3-8B 中文微调

本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座，通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调，提高Llama3的中文能力！

不二人生·2025-03-06 23:25

2.9 部署模型-大模型ACP模拟题-真题

/model/qwen2_5-1_5b-instruct"--port8000B.vllmserve".

admin皮卡·2025-02-28 17:12

微软发布 Phi-4 迷你模型,适合本地部署ChatBot

Phi-4-mini-instruct是一个轻量级的开放模型，它建立在合成数据和经过筛选的公开网站基础上，重点关注高质量、推理密集的数据。该模型属于Phi-4模型系列，支持128K标记上下文长度。

吴脑的键客·2025-02-28 13:43

垂类大模型微调（二）：使用LLaMA-Factory

上一篇博文和大家一起安装了LLaMA-Factory工具，并下载了大模型在上面进行了简单的加载和推理，今天尝试通过LoRa技术对大模型进行微调；一、训练集准备1.1介绍训练集结构这里演示对Qwen2.5-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4

CITY_OF_MO_GY·2025-02-24 07:00

reid大一统 2024 Instruct-ReID 部署笔记

目录开源地址：依赖项：图片推理代码整理：reid大一统2024https://zhuanlan.zhihu.com/p/684819435开源地址：https://github.com/hwz-zju/Instruct-ReID

AI算法网奇·2025-02-21 20:20

【大模型】数据集构造方式

它基于Self-Instruct方法，即使用更强大的模型（如OpenAI的GPT-3）来自动生成高质量的指令数据，从而让小型模型也能理解和执行指令任务。

油泼辣子多加·2025-02-18 22:02

win10 llamafactory模型微调相关① || Ollama运行微调模型

我的巨剑能轻松搅动潮汐·2025-02-12 22:31

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调&合并-ms-swift-单机多卡-RTX 4090双卡（十五）

一、前言本篇文章将使用ms-swift去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数高效微调(PEF

开源技术探险家·2025-02-12 04:50

通用辅助生成: 使用任意辅助模型加速解码

太长不看版:许多LLM(如gemma-2-9b、Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1等)苦于缺乏对应小模型，而无法适用辅助生成方案。

·2025-02-12 01:25

使用vLLM部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的详细指南

使用vLLM部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的详细指南引言环境搭建安装vLLM安装依赖库下载模型启动vLLM服务器总结参考引言近年来，随着大规模语言模型（LLM）的快速发展，如何高效地进行模型推理成为了一个热门话题

engchina·2025-02-06 03:40

DeepSeek-Coder-V2:引领代码智能的新篇章

DeepSeek-Coder-V2:引领代码智能的新篇章DeepSeek-Coder-V2-Instruct项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/

雷颖忱Fergal·2025-01-31 05:49

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理（一）

一、前言在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型不断迭代升级，为各种复杂任务的处理提供了强大的支持。LangGraph作为一种创新的架构，其链式处理机制为充分发挥LLMs的潜力提供了新的途径。Qwen2.5模型是一款备受瞩目的大语言模型，它具备出色的语言理解和生成能力，在广泛的自然语言处理任务中都展现出了卓越的性能。其在语言的准确性、逻辑性以及对复杂语义的把握上都有着突出的表现，为基于它进行的各类

开源技术探险家·2025-01-29 21:33

部署通义千问Qwen模型时，遇到Flash-Attention2装不上的问题

直接从头开始说我的部署方式，最后可以实现图片描述：1.从“通义千问2-VL-7B-Instruct·模型库”下载模型到本地2.按照参考的文档里，完成如下操作：gitclonehttps://github.com

清米Dummy·2025-01-28 00:49

开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-VL-7B-Instruct-更清晰地看世界-vLLM+Docker（七）

一、前言学习Qwen2-VL，为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野，更让我们站在科技发展的潮头，紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力，以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力，无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容，还是在实际工作中进行文档处理、解决

开源技术探险家·2025-01-27 20:51

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2

未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”

RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述：CUDA_DEVICE="cuda:0"model_name_or_path='/qwen2-1.5b-instruct'Tokenizer

wang151038606·2025-01-19 00:31

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-unsloth（让微调起飞）-单机单卡-V100（十七）

一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上，使用unsloth去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。使用unsloth能够使模型的微调速度提高2-5倍。在处理大规模数据或对时间要求较高的场景下，这可以大大节省微调所需的时间，提高开发效率。其次，可减少80%的内存使用。这对于资源有限的环境或者需要同时运行多个微调任务的

开源技术探险家·2024-09-14 13:28

【AI学习】简单聊聊后训练（Post-Training）的重要性

，我想，可能存在这样一个逻辑，在预训练阶段，只是学习到了网络的平均水平，而通过后期的对齐和引导，模型是可以输出高于网上数据的平均水平的结果，进一步的，模型也可以自动的引导这个提升过程，就像《SELF-INSTRUCT

bylander·2024-09-05 19:39

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机单卡-V100（十二）

一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上，使用ms-swift去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量

开源技术探险家·2024-08-31 10:41

transformers调用llama的方式

llama对应的transformers库版本llama2llama3Meta-Llama-3-8B-InstructMeta-Llama-3-8Bllama3.1Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

myccver·2024-08-23 13:11

NLP_“预训练+微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同

文章目录“预训练+微调大模型”的模式以提示/指令模式直接使用大模型“预训练+微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同小结“预训练+微调大模型”的模式经过预训练的大模型所习得的语义信息和所蕴含的语言知识

you_are_my_sunshine*·2024-02-08 09:54

在人工智能时代，Django + 简单的 HTML + Whisper + mixtral-8x7b-instruct + SQLite 实现了一个 TODO应用

这里写自定义目录标题构建AI-poweredTODO应用新的思考构建AI-poweredTODO应用人工智能TODO应用程序演示https://ivan-tolkunov–surukoto-run.modal.run/（警告：该应用程序可能需要长达30秒才能启动）。所有数据在不活动5分钟后重置。试着告诉它：“添加彩虹的每一种颜色”，然后“标记所有提到绿色和紫色之间的待办事项”和“清理完成的待办事项

拒绝者zzzz·2024-02-06 23:02

YAYI-UIE: 一个用于通用信息提取的聊天增强的指令微调框架

3、主要方法：两步指令微调：第一步：在构建的对话语料库上对基础LLM进行微调，以获得可以聊天的LLM：Ddialogue=instruct

Ly大可爱·2024-02-01 11:53

QT写xml

比较重要的一点是准备好xml里的参数创建xml文件用QFile以只写的形式打开文件用QDomDocumentdoc;创建xml树QDomProcessingInstructioninstruction;instruct

树和猫·2024-01-31 01:25

VLM 系列——Instruct BLIP——论文解读

一、概述1、是什么InstructBLIP全称《InstructBLIP:TowardsGeneral-purposeVision-LanguageModelswithInstructionTuning》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，隶属BLIP系列第三篇，可以完成：图像描述、视觉问答、名画名人等识别（问答、描述）。支持单幅图片输入（作为第一个输入），多轮文本对话。（不支持图文交错输入、写代

TigerZ*·2024-01-29 21:29

对小工蚁关于LLM的技术总结+个人思考

目前还未知晓为何得到结果斯坦福大学的AI指数通过种子任务自动生成数据训练LLM基于self-instruct及175条种子任务生成数据。LLM大模型如何进行微调？

河南-殷志强·2024-01-27 02:57

合并多个大语言模型文件的方法

合并多个大语言模型文件的方法1.合并多个大语言模型文件的方法1.合并多个大语言模型文件的方法运行下面命令，（示例）LinuxandmacOS:catswallow-70b-instruct.Q6_K.gguf-split

engchina·2024-01-14 21:50

咣咣咣的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day94 20180109

练习材料2-94任务配置L0+4知识笔记instruct指导，传授reluctant勉强的，不愿意的accustom使习惯weight重物tricycle三轮车compete比赛，对抗pedal踩踏板yard

推土机咣咣咣·2024-01-14 09:12

Instruct GPT:training language models to follow instructions with human feedback

InstructGPT论文局限性GPT等大型语言模型基于Prompt的zeroshot的学习范式有一个很大的问题是，预训练的模型完成的任务是后继文本的预测，这和具体任务的要求有一些偏离，生成的结果也不一定符合人的意图。贡献本文提出构建人类反馈的数据集，使用监督学习去Fine-tuneGPT模型，这样能使得模型往大家希望的方向行进（模型输出与人类意图Alignment）。Fine-tune后，仅使用

WindyChanChan·2024-01-11 06:32

Instruct-NeRF2NeRF：通过用户指令编辑 NeRF 三维场景

Paper:HaqueA,TancikM,EfrosAA,etal.Instruct-nerf2nerf:Editing3dsceneswithinstructions[J].arXivpreprintarXiv

ScienceLi1125·2023-12-31 11:06

python AI工具库

在线使用：https://huggingface.co/spaces/timbrooks/instruct-pix2pixmusiclm，aimusic，音乐生成，图片或文字出音乐。

虚幻时空·2023-12-30 15:17

codellama模型部署（待补充）

我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序：基础模型(CodeLlama)、Python专业化(CodeLlama-Python)和指令跟随模型(CodeLlama-Instruct)，每个模型都有7B、13B

bulucc·2023-12-28 21:04

Instruction Fusion: Advancing Prompt Evolution through Hybridization

A:这篇论文试图解决使用大型语言模型（LLMs）进行代码生成时，现有提示演化技术（如Evol-Instruct）在性能上的限制问题。

步子哥·2023-12-28 18:23

验证 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 和 LangChain SQLDatabaseToolkit 的集成效果

验证Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1和LangChainSQLDatabaseToolkit的集成效果0.背景1.验证环境说明2.验证开始2-1.准备测试数据库2-2.读取环境配置信息

engchina·2023-12-27 01:48

要叫借, 也可以叫Self-Instruct

借东风的第二个章节第一章传送门：不敢想象自动给训练数据打标签能有多爽(qq.com)上一篇文章主要介绍了AutoLabel，属于比较委婉的借，迂回的借，另外AutoLabel，它借出来的数据，还是偏重于传统的NLP任务训练，什么分类啊，标准QA啊之类的。众所周知，现在言必称GenAI，如果不是做这个的，都不是很好意思和人打招呼，那GenAI的训练数据，我们能直接借出来吗？答案肯定是Yes，我们不但

周博洋K·2023-12-23 09:01

怎样提示Code Llama

【翻译ollama.ai的《HowtopromptCodeLlama》】就在两周前由Meta发布了三种CodeLlama模型：-Instruct(指令)-Codecompletion(代码补全)-Python

DisonTangor·2023-11-29 13:15

【网安AIGC专题10.11】①代码大模型的应用：检测、修复②其安全性研究：模型窃取攻击（API和网页接口）数据窃取攻击对抗攻击（用途：漏洞隐藏）后门攻击（加触发器+标签翻转）

代码大模型的应用及其安全性研究写在最前面一些想法大型模型输出格式不受控制的解决方法大模型介绍（很有意思）GPT模型家族的发展Chatgpt优点缺点GPT4其他模型补充：self-instruct合成数据

是Yu欸·2023-11-28 03:57

2019-01-06第三篇

写下关于这本书的读后感1、尊重话语术：GUIDES，哈哈，可以把它当作一本鸡肉料理的6种方法的菜谱G:GIVE奉献U：understand理解I：instruct指引D：discipline督责E：en

葛晨Sophia·2023-11-20 15:48

斯坦福发布最新LLM排行榜AlpacaEval，微软WizardLM登顶开源模型第一

Part2.AlpacaEval技术细节2.1AlpacaEval评估效果2.2如何使用AlpacaEval评估模型Part3.微软WizardLM登顶开源模型第一3.1关于WizadLM与Evol-Instruct3.2UNCENSOREDWizardLM

快乐小码农·2023-11-11 12:06

GPT系列发展及技术：GPT1到GPT3的发展，InstructGPT的RLHF流程，GPT４

fine-tuningVSPromptingGPT1-GPT3GPT1预训练+微调1、无监督预训练2、有监督微调对子任务构造不同数据输入和bert对比GPT2-语言模型是多任务的学习器小样本学习GPT3动机数据集Instruct

榴莲_·2023-11-04 20:06

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