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在过去的一年中,我们见证了大型语言模型(LLM)的狂野西部。发布新技术和模型的速度令人惊叹!因此,我们有许多不同的标准和处理LLM的方式。
在本文中,我们将探讨一个话题,即通过几种(量化)标准加载本地LLM。通过分片、量化和不同的保存和压缩策略,很难知道哪种方法适合您。
在示例中,我们将使用Zephyr 7B,这是一个经过Direct Preference Optimization(DPO)训练的Mistral 7B的精调变体。
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