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来源：baiyundou.net 日期：2024-08-05

作者：太平洋的水

TinyLlama-1.1B项目概述

TinyLlama项目旨在对1.1B（十一亿）参数的Llama模型进行预训练，处理3万亿个token。该项目计划在90天内，使用16个A100-40G GPU完成训练，这是一个具有挑战性但可行的目标。

项目特点

架构与兼容性：TinyLlama采用与Llama 2相同的架构和tokenizer，确保了与基于Llama开发的开源项目的兼容性。
模型大小与应用：1.1B参数的模型相对紧凑，适用于计算和内存资源受限的多种应用场景。
训练优化：项目针对特定硬件进行了优化，以实现高效训练。

如何使用TinyLlama模型

环境准备：安装transformers库（版本至少为4.34）。
模型初始化：使用pipeline函数初始化模型，设置模型名称、数据类型（torch_dtype）和设备映射（device_map）。
消息格式化：利用tokenizer的聊天模板格式化消息。
生成文本：调用模型生成文本，可以设置最大token数、采样策略等参数。

使用示例

以下是使用TinyLlama进行文本生成的示例代码：

pythonCopy code

import torch from transformers import pipeline # 初始化模型 pipe = pipeline("text-generation", model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") # 定义消息messages = [ { "role": "system", "content": "You are a friendly chatbot who always responds in the style of a pirate", }, {"role": "user", "content": "How many helicopters can a human eat in one sitting?"}, ] # 应用聊天模板 prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) # 生成文本 outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95) print(outputs[0]["generated_text"])

参见

人工智能模型训练：了解AI模型训练的一般流程和方法。
GPT-4：探索GPT-4模型的特点和应用领域。

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GPU加速：了解GPU在人工智能中的作用和优势。
NLP项目：探索自然语言处理领域的各种有趣项目。

传送门：https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6

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利诗志2823how many/much怎么用 -
白鸿油17079719889 ______ how many一般用来对可数名词提问,比如:how many kinds of animals in the Zoo.动物园有多少种动物?(动物是可数名词) how much一般用来对不可数名词提问,比如:How much is this book.这本书多少钱?(钱是不可数名词) 亲,满意我的回答么?满意还请给采纳!或者你可以继续问我哦.

利诗志2823How +many和much+cups of tea用much还是many -
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（编辑：自媒体）