Находим config.json для Llama 3.1 8B

Я установил модель Llama 3.1 8B через страницу Meta Github, но не могу заставить работать их пример кода. Я запускаю следующий код в том же каталоге, что и папка Meta-Llama-3.1-8B:

import transformers
import torch

pipeline = transformers.pipeline(
  "text-generation",
  model = "Meta-Llama-3.1-8B",
  model_kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16},
  device = "cuda"
)

Ошибка: «Ошибка ОС: у Meta-Llama-3.1-8B нет файла с именем config.json». Где я могу получить config.json?

Я установил последнюю версию transformers модуля и понимаю, что могу получить доступ к удаленной модели на HuggingFace. Но я бы предпочел использовать свою локальную модель. Это возможно?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
111
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я понимаю, насколько это может расстраивать, но не волнуйтесь, проблема не с вашей стороны. Путаница возникает из-за того, что Meta не проводит четкого различия между дистрибутивами через Hugging Face и download.sh.

Чтобы решить эту проблему, вы можете загрузить файлы модели с помощью интерфейса командной строки Hugging Face:

!huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct --local-dir meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

Этот метод предоставит вам файлы config.json и tokenizer.json.

Кроме того, вы можете попробовать загрузить другие версии вручную. Например, кто-то поделился ссылкой на файл конфигурации Hugging Face:

llama-3-8b/config.json

Другие вопросы по теме