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已经开源的中文大模型对比,支持更新_开源大模型知识库对比

开源大模型知识库对比

大模型对比网站:大模型综合评测对比 | 当前主流大模型在各评测数据集上的表现总榜单 | 数据学习 (DataLearner)

大模型下载:互链高科

ClueAI/PromptCLUE-base-v1-5 at main (huggingface.co) 支持多任务生成,支持中文,不支持多轮对话,体验:ClueAI (cluebenchmarks.com)

基于promptclue-base进一步训练的模型:ClueAI/ChatYuan-large-v1 at main (huggingface.co) 支持多任务生成,支持中文,支持简单对话

关于huggingface模型下载:

手动下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-models/hfl/

代码下载:

  1. import llama
  2. #MODEL = '/home/guo/llama_test/llama_model'
  3. MODEL = 'decapoda-research/llama-7b-hf'
  4. # MODEL = 'decapoda-research/llama-13b-hf'
  5. # MODEL = 'decapoda-research/llama-30b-hf'
  6. # MODEL = 'decapoda-research/llama-65b-hf'
  7. #tokenizer = llama.LLaMATokenizer.from_pretrained(MODEL,mirror='tuna')
  8. #model = llama.LLaMAForCausalLM.from_pretrained(MODEL, mirror='tuna',low_cpu_mem_usage = True)
  9. tokenizer = llama.LLaMATokenizer.from_pretrained(MODEL,mirror='https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-models')
  10. model = llama.LLaMAForCausalLM.from_pretrained(MODEL, mirror='https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-models',low_cpu_mem_usage = True)
  11. model.to('cpu')
  12. batch = tokenizer("Yo mama", return_tensors = "pt")
  13. print(tokenizer.decode(model.generate(batch["input_ids"], max_length=100)[0]))

关于github的镜像仓库下载,参考:(4条消息) git clone 换源 / GitHub 国内镜像_git换源_面里多加汤的博客-CSDN博客


<code class="language-plaintext hljs">https://gitclone.com
# 服务器位于杭州(可用)
使用方式:原始git地址:https://github.com/junegunn/vim-plug
克隆地址: https://gitclone.com/github.com/junegunn/vim-plug
#香港服务器https://doc.fastgit.org ,当前不可用</code>

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