最好的中文Llama大模型
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Llama2-7B官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_kR2fwuJdG1F3CoF33rwpIA1?pwd=z9kf
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Llama2-7B-Chat官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_kQa1_HBvV-X9QVI6jV2kOA1?pwd=xmra
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Llama2-13B官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_izibaMDoptluWodzJw4cRA1?pwd=2qqb
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Llama2-13B-Chat官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_iyyponyapjIDLXJCNfqy7A1?pwd=t3xw
欢迎来到Llama2中文社区！我们是一个专注于Llama2模型在中文方面的优化和上层建设的高级技术社区。 *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*。 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。
🚀 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Llama2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。
💡 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。
🗓️ 线上讲座：邀请行业内专家进行线上讲座，分享Llama2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Llama2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Llama2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Llama2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Llama2在实际应用中的潜力，打造创新解决方案。
📚 愿景：无论您是对Llama2已有研究和应用经验的专业开发者，还是对Llama2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Llama2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，任何与Llama2无关的内容和广告将被清理。感谢您的理解和支持！
2023年7月20日：新增飞书知识库文档，欢迎大家一起共建！
我们计划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 |
希望大家如果有较高质量的数据集能够提供给我们，不胜感激!💕💕
Meta在🤗Huggingface上提供了所有模型的下载链接：https://huggingface.co/meta-llama
Llama2预训练模型包含7B、13B和70B三个版本
| 模型名称 | 🤗模型加载名称 | 下载地址 |
|---|---|---|
| Llama2-7B | meta-llama/Llama-2-7b-hf | 模型下载 |
| Llama2-13B | meta-llama/Llama-2-13b-hf | 模型下载 |
| Llama2-70B | meta-llama/Llama-2-70b-hf | 模型下载 |
Llama2-Chat模型基于预训练模型进行了监督微调，具备更强的对话能力
| 模型名称 | 🤗模型加载名称 | 下载地址 |
|---|---|---|
| Llama2-7B-Chat | meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf | 模型下载 |
| Llama2-13B-Chat | meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf | 模型下载 |
| Llama2-70B-Chat | meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf | 模型下载 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf',device_map='auto',torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True)
model =model.eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf',use_fast=False)
input_ids = tokenizer(['<s>Human: 介绍一下**\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)
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Llama2-7B-Chat模型为例，不同模型只需修改一下代码里的模型名称就好了😊
python examples/chat_gradio.py --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat
本仓库中提供了基于LoRA的微调代码，未来我们将会扩展更多的微调算法，敬请期待！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。
根据requirements.txt安装对应的环境依赖。
在data目录下提供了一份用于模型sft的数据样例：
- 训练数据：data/train_sft.csv
- 验证数据：data/dev_sft.csv
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>
我们提供了用于微调的脚本train/sft/finetune.sh，通过修改脚本的部分参数实现模型的微调，关于微调的具体代码见train/sft/finetune_clm_lora.py。
Meta官方对于Llama2的介绍
- LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
- Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
感谢原子回声AtomEcho团队的技术和资源支持！
感谢 @xzsGenius 对Llama2中文社区的贡献！
如有问题，请在GitHub Issue中提交，在提交问题之前，请先查阅以往的issue是否能解决你的问题。
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