【亲测免费】 Chinese-Llama-2-7b 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Chinese-Llama-2-7b/
├── example/
│   └── basic-chat/
├── ggml/
│   └── quantization/
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── api.py
├── chinese-llama-2-7b-4bit.ipynb
├── chinese-llama-2-7b.ipynb
├── infer.py
├── llama_flash_attn_monkey_patch.py
├── pyproject.toml
└── train.py

• example/basic-chat/: 包含基本的聊天示例代码。
• ggml/quantization/: 包含量化相关的代码。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• Dockerfile: Docker容器配置文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• api.py: API接口文件。
• chinese-llama-2-7b-4bit.ipynb: 4位量化模型使用的Jupyter Notebook。
• chinese-llama-2-7b.ipynb: 模型使用的Jupyter Notebook。
• infer.py: 推理脚本。
• llama_flash_attn_monkey_patch.py: 注意力机制的猴子补丁。
• pyproject.toml: Python项目配置文件。
• train.py: 训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

• api.py: 启动API服务，提供模型推理接口。
• infer.py: 启动推理服务，可以直接运行模型进行文本生成。
• train.py: 启动训练服务，用于模型的训练和微调。

3. 项目的配置文件介绍

• Dockerfile: 配置Docker容器的环境和依赖。
• pyproject.toml: 配置Python项目的依赖和构建选项。
• README.md: 包含项目的使用说明和配置指南。

以上是 Chinese-Llama-2-7b 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。