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cmake官网在线播放_为什么要用cmake(2024年12月免费观看)

内容来源：方新你好影院所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

cmake官网

LLAMA3微调、量化、部署全攻略 𐟎‰ LLAMA3微调、量化、部署全攻略来啦！𐟎‰ 𐟓– 微调指南：首先，下载LLAMA3的完整版本，可以选择官网版或者别人微调过的中文版，例如：。将所有文件保存到一个文件夹中，方便后续操作。使用run_clm_sft_with_peft进行指令微调，所需参数包括： model_name_or_path：模型路径，例如D:\PycharmProject12024\lama-3-chinese-8b-instruct-v2。 tokenizer_name_or_path：分词器路径，例如D:\PycharmProject\2024\lama-3-chinese-8b-instruct-v2。 dataset_dir：数据集路径，例如D:\PycharmProject\12024\data。 per_device train batch_size和per_device eval batch size：训练和评估的批次大小。 do_train和do_eval：分别表示是否进行训练和评估。 seed：随机种子。 bf16：使用bf16精度。 num train epochs：训练周期数。 Lr scheduler type：学习率调度器类型，例如cosine。 Learning rate：学习率，例如1e-4。 warmup ratio：预热比例。 𐟔砩‡化步骤：使用llama.cpp项目进行量化，需要先安装CMAKE：。克隆llama.cpp项目：。进入项目文件夹，安装所需依赖：pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt。编译项目：cmake -B build cmake -build build -config Release。找到转换工具convert-hf-to-gguf.py，并执行量化命令：quantize.exe my_llama3.gguf quantized_model.gguf。 𐟚€ 部署与应用： LLAMA和LMStudio都是简单的部署方法，用法类似，且自带启动服务。使用LLAMA创建模型文件：llama create 名字 -f 模型文件。在Colab上进行量化，需要先下载项目：。编译安装：pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt。下载Hugging Face上的模型，注意Colab内存限制。使用snapshot_download下载模型：from huggingface_hub import snapshot_download，然后进行量化操作。 𐟎堨熩⑦•™程： LORA微调方法mp4 指令微调所需数据与模型下载mp4 LLAMA3模型微调实例mp4 LLAMA3微调后进行量化mp4 llama.cpp量化实例mp4 部署与应用mp4 𐟌Ÿ 掌握这些步骤，你就能轻松搞定LLAMA3的微调、量化和部署啦！𐟌Ÿ

LLAMA3微调、量化、部署全攻略 LLAMA3已经发布一个月了，你是不是还在为如何微调LLAMA3而烦恼？别担心，我来帮你！今天，我将分享一份详细的教程，教你如何从零开始微调、量化、部署LLAMA3，直到实际应用。相信我，这份教程绝对让你受益匪浅！微调LLAMA3 𐟛 ️ 首先，你需要下载一个完整的LLAMA3模型。你可以从官网下载，或者选择别人已经微调过的中文版。例如，你可以下载这个模型：接下来，进行指令微调。你需要执行以下步骤：下载所有文件并保存到一个文件夹中。打开命令行，进入该文件夹。运行指令微调脚本：run_clm_sft_with_peft。所需参数包括： --model_name_or_path：模型路径。 --tokenizer_name_or_path：分词器路径。 --dataset_dir：数据集路径。 --per_device_train_batch_size和--per_device_eval_batch_size：训练和评估的批次大小。 --do_train和--do_eval：是否进行训练和评估。 --seed：随机种子。 --bf16：使用bf16格式。 --num_train_epochs：训练周期数。 --Lr_scheduler_type：学习率调度器类型。 --Learning_rate：学习率。 --warmup_ratio：预热比例。量化LLAMA3 𐟓‰ 量化LLAMA3需要使用llama.cpp项目（）。首先，你需要安装CMAKE（），然后使用git clone命令下载项目： git clone cd lama.cpp pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt cmake -Bbuild -C build-config Release 接下来，在项目文件中找到转换工具convert-hf-to-gguf.py，并执行以下命令： python convert-hf-to-gguf.py -f 16 -o D:\PycharmProject\2024\my_lama3.gguf -t D:\PycharmProject\2024\my_lama3.quantized_model.gguf 部署LLAMA3 𐟓抩ƒ觽𒌌AMA3有两种方法：使用Llama和Llama Studio。无论你选择哪种方法，都非常简单，并且都自带启动服务。以下是具体步骤： Llama：创建项目并指定模型文件路径。 Llama Studio：创建项目并指定模型文件路径。在Colab上量化LLAMA3 𐟖寸如果你在Colab上操作，可以按照以下步骤进行：下载Llama.cpp项目，并安装相关依赖。下载Hugging Face上的模型（注意Colab内存有限制）。使用snapshot_download方法下载模型。执行量化命令：python convert-hf-to-gguf.py -f 16 -o ./quantized_model -t ./quantized_model.gguf 资源分享 𐟓 为了帮助你更好地理解和操作，我还准备了一些资料： LLAMA3微调方法视频教程。指令微调所需数据与模型下载指南。 LLAMA3模型微调实例视频教程。 LLAMA3微调后进行量化视频教程。 Llama.cpp量化实例视频教程。 LLAMA3部署与应用视频教程。希望这份教程能帮到你，祝你顺利完成LLAMA3的微调、量化和部署！如果有任何问题，欢迎随时交流！

就是自带gcc，cmake之类编译软件，我从官网下的那个9个g镜像没有带，还是要联网安

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