vicuna权重是什么？如何配置？

Claude的回答：

vicuna是Hugging Face Transformers库中提供的权重文件(weight file)服务器。它为许多NLP模型提供预训练权重,以供下载和使用。
要配置vicuna权重,需要:

  1. 安装Transformers库。可以通过pip install transformers完成。
  2. 在代码中指定模型的类型以及需要下载的权重文件:
    例如,要下载BERT的uncased_L-12_H-768_A-12权重,可以:
    python
    model = BertModel.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
  3. 如果网络连接允许,该权重文件会自动从vicuna服务器上下载。也可以手动下载并缓存到本地。
  4. 权重下载完成后,即可使用model进行预测、微调或采样生成等操作。
    配置vicuna权重的主要步骤就是:
  1. 安装Transformers库
  2. 在代码中指定模型类型和权重文件名称
  3. 权重文件会自动从vicuna服务下载(如果联网的话)
  4. 权重下载完成后即可使用模型
    vicuna为什么要单独命名?因为它与Transformers库的其他部分(模型定义、训练流程等)有所区分。
    vicuna负责提供预训练的权重文件,而Transformers库负责构建模型结构、定义训练/预测流程以及与vicuna交互。
    所以,当您要使用某个NLP模型时,需要安装Transformers,然后指定要下载的vicuna权重文件,这两个部分联合为您提供一个预训练好的模型。
    希望这个解释能帮助您理解vicuna权重文件的概念与使用方法。如果使用过程中有任何疑问,欢迎随时提问,我很乐意提供详细解释和代码示例供参考。
    祝项目开发顺利!期待您的反馈与提问。 (edited)
vicuna权重是什么？如何配置？

ChatGPT的回答

Vicuna是一个开源聊天机器人，它能够与GPT-4的聊天质量相媲美。Vicuna的权重是通过对LLaMA基础模型进行微调而获得的，该模型使用了从ShareGPT.com收集的约70K用户分享对话数据进行训练。 由于Vicuna是在LLaMA模型的基础上进行微调的，因此Vicuna的权重以“增量权重”的形式发布，以符合LLaMA模型许可。这意味着用户可以将Vicuna的增量权重应用到原始的LLaMA权重上，从而获得Vicuna的权重。 以下是获取Vicuna权重的详细步骤0 Invalid citation transformers>=4.28.0andfschat >= 0.2.0. Please update your local packages accordingly. If you follow the above commands to do a fresh install, then you should get all the correct versions. \n\n### Vicuna-7B \n\nThis conversion command needs around 30 GB of CPU RAM. See the \”Low CPU Memory Conversion\” section below if you do not have enough memory. \n\n python3 -m fastchat.model.apply_delta \\n —base /path/to/llama-7b \\n —target /output/path/to/vicuna-7b \\n —delta lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1\n\n### Vicuna-13B \n\nThis conversion command needs around 60 GB of CPU RAM. See the \”Low CPU Memory Conversion\” section below if you do not have enough memory. \n\n python3 -m fastchat.model.apply_delta \\n —base /path/to/llama-13b \\n —target /output/path/to/vicuna-13b \\n —delta lmsys/vicuna-13b-delta-v1.1”,”pub_date”:null}}： 1. 遵循huggingface的相关说明，获取原始的LLaMA权重（huggingface格式）。 2. 使用以下脚本通过应用增量权重获取Vicuna权重。这些脚本会自动从Hugging Face帐户下载增量权重。 注意：权重版本v1.1仅兼容transformers>=4.28.0和fschat >= 0.2.0。请相应更新您的本地软件包。如果您按照上述命令进行全新安装，那么您应该能够获得所有正确的版本。

Vicuna-7B

此转换命令需要大约30 GB的CPU RAM。如果您没有足够的内存，请参阅下面的”低CPU内存转换”部分。 
  1. cssCopy code
  2. python3 -m fastchat.model.apply_delta \
  3.     --base /path/to/llama-7b \
  4.     --target /output/path/to/vicuna-7b \
  5.     --delta lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1

Vicuna-13B

此转换命令需要大约60 GB的CPU RAM。如果您没有足够的内存，请参阅下面的”低CPU内存转换”部分。 
  1. cssCopy code
  2. python3 -m fastchat.model.apply_delta \
  3.     --base /path/to/llama-13b \
  4.     --target /output/path/to/vicuna-13b \
  5.     --delta lmsys/vicuna-13b-delta-v1.1

此外，GitHub上的lm-sys/FastChat存储库还提供了Vicuna聊天机器人的训练、服务和评估代码以及更多有关Vicuna的信息和使用指南0

Invalid citation

transformers>=4.28.0andfschat >= 0.2.0. Please update your local packages accordingly. If you follow the above commands to do a fresh install, then you should get all the correct versions. \n\n### Vicuna-7B \n\nThis conversion command needs around 30 GB of CPU RAM. See the \”Low CPU Memory Conversion\” section below if you do not have enough memory. \n\n python3 -m fastchat.model.apply_delta \\n —base /path/to/llama-7b \\n —target /output/path/to/vicuna-7b \\n —delta lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1\n\n### Vicuna-13B \n\nThis conversion command needs around 60 GB of CPU RAM. See the \”Low CPU Memory Conversion\” section below if you do not have enough memory. \n\n python3 -m fastchat.model.apply_delta \\n —base /path/to/llama-13b \\n —target /output/path/to/vicuna-13b \\n —delta lmsys/vicuna-13b-delta-v1.1”,”pub_date”:null}}。