作者在上一次发布了快速上手llama2.c之后,收到了一些收藏和留言。作者提出了一个issue,得到了贡献者的回复。作者介绍了如何克隆仓库、编译并下载模型,并给出了使用自己的prompt运行的示例。作者展示了自己的运行结果,并提到可以使用更大模型来获得更好的效果。
本文介绍了如何快速使用更新版的llama2.c模型。用户可以通过克隆仓库、编译和下载模型来运行程序,并自定义提示。示例中使用了15M参数模型,设置温度和步长后成功生成文本。建议使用更大参数的模型以获得更好效果。
llama2.c是一个使用PyTorch训练的Llama 2 LLM模型的解决方案。它提供了一个简单的C文件(run.c)用于推理,并支持加载、微调和推理Meta的Llama 2模型。该项目还在快速发展中,作者希望保持简洁,所以选择了硬编码Llama 2架构,采用fp32精度,并且没有依赖项。首先需要克隆整个仓库并编译,然后下载模型并进行推理。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。