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在这个章节我们会基于 Byzer-LLM 构建一个写案例，帮助大家理解 Byzer-LLM 引擎的使用方式以及带来的价值，同时帮助企业快速验证效果以及 快速部署到生产环境。 虚拟外教 构建一个虚拟外教，会涉及到三个大模型： 语音转文本大预言模型文本合成语音 我们分别使用： fast whisperLLama 13BBark 在继
第一步，部署一个模型，开源私有或者Saas API 都可以。 具体部署代码如下： !byzerllm setup single; run command as LLM.`` where action="infer" and pretrainedModelType="llama" and loc
扩展 Byzer-LLM Java extension >= 0.1.4Byzer-LLM Python extension >= 0.1.4 下载https://download.byzer.org/byzer-extensions/nightly-build/byzer-llm-3.3_2.12-0.1.4.jar放到 Byzer 引擎 plugin 目录下。 使用 pip 安装 byzerl
部署模型： !byzerllm setup single; run command as LLM.`` where action="infer" and pretrainedModelType="custom/visualglm" and localModelDir="/home/winubuntu/projects/visualglm-6b/visualglm-6b-model" and udf
用户可以很轻松的给 Byzer-LLM 新适配一个模型。 准备工作 首先你要新下载一个项目： git clone https://github.com/allwefantasy/byzer-llm cd byzer-llm 这是一个python项目，用你喜欢的 IDE 工具打开。 适配新模型 我们以 llama2 为例，看看如何适配她。 在byzer-llm/src/byzerllm目录下新建一个
Stable Diffusion Parameter 下面是在 Byzer 中使用 stable_diffusion 生成图片的一些参数。 启动参数 !byzerllm setup single; !byzerllm setup "num_gpus=2"; run command as LLM.`` where action="infer" and pretrainedModelType="cus
2023-08-08 Byzer-LLM 支持两种预训练模式，分别是： 从头开始预训练从已有模型继续预训练 目前支持下面两个模型： sfft/llama2sfft/baichuan 新增模型我们需要一一验证，需要点时间，敬请期待。 从已有模型继续预训练 加载文本类数据。也可以用微调格式数据，加载后用 Byzer SQL 语法进行拼接，最终只要保证数据表有text字段即可。 该字段为一段普通文本，
2023-08-08 本文详细介绍在Byzer-LLM 使用 QLora 进行单机多卡微调。 已经测试过支持微调的模型(截止至2023-08-08) sft/chatglm2sft/baichuansft/falconsft/llama2 新增模型我们需要一一验证，需要点时间，敬请期待。 其中 chatglm2 需要 pytorch 2.0.1 才能在消费级显卡上微调 （flash attens
截止到：2023-07-01 Byzer-LLM 目前支持两类大模型： 私有大模型。用户需要自己下载模型权重，在启动模型时指定路径。SaaS大模型。 用户需要提供token 两者的部署和使用方式完全一致，区别在于私有大模型需要占用较大资源（诸如GPU/CPU等）。 SaaS大模型启动都是Proxy worker,本身不会占用什么资源。 开源大模型 下面参数名称作为pretrainedModelT
Byzer-LLM 由四个部分组成： Byzer 引擎byzer-llm插件byzerllmPython库pyjavaPython库 这里容易搞混 byzer-llm jar包和 byzerllm Python 包。你可以理解为两者实现了 Java/Scala 和 Python的沟通桥梁。 升级主要分成两部分： byzer-llm 插件 和 pyjava/byzerllm 两个Python库升级，
