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就是很常规的办法,看看config文件就明白了
比如ChatLaw-13B说了是在姜子牙模型基础上训练的,而从文件列表的config里面能看出来是lora微调的,用peft加载一下就行了。
第一步 搞到一个llama-13B模型
第二步 下载IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1,并根据其README里面指导合成最终的Ziya-LLaMA-13B-v1模型。
第三部 下载JessyTsu1/ChatLaw-13B,用peft加载lora模型的方式加载Ziya-LLaMA-13B-v1和ChatLaw-13B就行了。
from chatlaw.
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就是很常规的办法,看看config文件就明白了 比如ChatLaw-13B说了是在姜子牙模型基础上训练的,而从文件列表的config里面能看出来是lora微调的,用peft加载一下就行了。 第一步 搞到一个llama-13B模型 第二步 下载IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1,并根据其README里面指导合成最终的Ziya-LLaMA-13B-v1模型。 第三部 下载JessyTsu1/ChatLaw-13B,用peft加载lora模型的方式加载Ziya-LLaMA-13B-v1和ChatLaw-13B就行了。
但是合并完跑不出成型的结果,要么是unk,要么是很短的回答,还不如原生的ziya v1
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就是很常规的办法,看看config文件就明白了 比如ChatLaw-13B说了是在姜子牙模型基础上训练的,而从文件列表的config里面能看出来是lora微调的,用peft加载一下就行了。 第一步 搞到一个llama-13B模型 第二步 下载IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1,并根据其README里面指导合成最终的Ziya-LLaMA-13B-v1模型。 第三部 下载JessyTsu1/ChatLaw-13B,用peft加载lora模型的方式加载Ziya-LLaMA-13B-v1和ChatLaw-13B就行了。
但是合并完跑不出成型的结果,要么是unk,要么是很短的回答,还不如原生的ziya v1
我这边结合之后似乎是正常的,包括我对ziya模型做了4bit量化之后再结合chatlaw的lora之后输出结果也是正常的。
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就是很常规的办法,看看config文件就明白了 比如ChatLaw-13B说了是在姜子牙模型基础上训练的,而从文件列表的config里面能看出来是lora微调的,用peft加载一下就行了。 第一步 搞到一个llama-13B模型 第二步 下载IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1,并根据其README里面指导合成最终的Ziya-LLaMA-13B-v1模型。 第三部 下载JessyTsu1/ChatLaw-13B,用peft加载lora模型的方式加载Ziya-LLaMA-13B-v1和ChatLaw-13B就行了。
请问有 config 文件以及 llama-13B 模型权重嘛?跪求,非常感谢!!
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就是很常规的办法,看看config文件就明白了 比如ChatLaw-13B说了是在姜子牙模型基础上训练的,而从文件列表的config里面能看出来是lora微调的,用peft加载一下就行了。 第一步 搞到一个llama-13B模型 第二步 下载IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1,并根据其README里面指导合成最终的Ziya-LLaMA-13B-v1模型。 第三部 下载JessyTsu1/ChatLaw-13B,用peft加载lora模型的方式加载Ziya-LLaMA-13B-v1和ChatLaw-13B就行了。
May I ask which model is the full name of the llama model?
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