llama-classification

利用LLaMA的文本分类代码库概述与使用指南

这个代码库提供了使用LLaMA进行文本分类的基础代码。用户可以通过该项目设置实验环境并运行在Nvidia V100 GPU上，用于与Huggingface数据集进行文本分类实验。项目介绍了Direct、Channel和Pure Generation三种方法，并提供了预处理、推理和校准的具体示例。

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pytorch-llama - 基于PyTorch的LLaMA 2模型实现

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huggingface-llama-recipes - Llama 3.1模型快速入门与应用指南

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HarmBench-Llama-2-13b-cls - 文本行为分类与上下文分析的前沿方案

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cog-llama-template - 使用Cog工具构建和部署多版本LLaMA模型指南

AI语言模型CogGPUGithubLLaMA开源项目模型部署

本项目提供使用Cog工具构建和部署多版本LLaMA模型的详细指南。涵盖从权重准备到Replicate平台部署的全过程，支持7B、13B和70B规模的LLaMA和LLaMA2模型。适用于研究人员和开发者进行LLaMA模型的云端部署和API开发。

Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解

GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议

Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。

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AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用

探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南，涵盖环境配置至应用实践，专为国内初学者设计，通过AutoDL平台简化操作流程，助力大模型技术的普及和应用。

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具

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