torchtune.models

llama3.2

来自 Llama3 系列 3.2 版本的纯文本模型。

重要提示：您需要在 Hugging Face 上请求访问权限才能下载它。

下载 Llama-3.2-1B-Instruct 模型

tune download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct --output-dir /tmp/Llama-3.2-1B-Instruct --ignore-patterns "original/consolidated.00.pth" --hf-token <HF_TOKEN>

下载 Llama-3.2-3B-Instruct 模型

tune download meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct --output-dir /tmp/Llama-3.2-3B-Instruct --ignore-patterns "original/consolidated*" --hf-token <HF_TOKEN>

llama3_2.llama3_2_1b	用于创建使用默认 1b 参数值初始化的 Llama3.2 模型的构建器。
llama3_2.llama3_2_3b	用于创建使用默认 3b 参数值初始化的 Llama3.2 模型的构建器。
llama3_2.lora_llama3_2_1b	用于创建启用了 LoRA 的 Llama3.2 1B 模型的构建器。
llama3_2.lora_llama3_2_3b	用于创建启用了 LoRA 的 Llama3.2 3B 模型的构建器。
llama3_2.qlora_llama3_2_1b	用于创建启用了 QLoRA 的 Llama3.2 1B 模型的构建器。
llama3_2.qlora_llama3_2_3b	用于创建启用了 QLoRA 的 Llama3.2 3B 模型的构建器。

注意

Llama3.2 分词器重用 llama3_tokenizer 类。

llama3.2 视觉

来自 Llama3 系列 3.2 版本的视觉语言模型。

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下载 Llama-3.2-11B-Instruct 模型

tune download meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct --output-dir /tmp/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct --hf-token <HF_TOKEN>

llama3_2_vision.llama3_2_vision_11b	Llama 3.2 视觉 11B 模型
llama3_2_vision.llama3_2_vision_transform	Llama3 视觉的数据转换（包括分词器）。
llama3_2_vision.lora_llama3_2_vision_11b	返回 Llama3.2 视觉（DeepFusionModel() 的实例）的一个版本，其中应用了基于传入配置的 LoRA。
llama3_2_vision.qlora_llama3_2_vision_11b	用于创建启用了 QLoRA 的 Llama3.2 视觉 11B 模型的构建器。
llama3_2_vision.llama3_2_vision_decoder	构建与 Llama3 模型关联的解码器，并添加融合的交叉注意力层。
llama3_2_vision.llama3_2_vision_encoder	通过将 CLIP 图像模型与附加的投影头融合模块相结合来构建 Llama 3.2 视觉编码器。
llama3_2_vision.lora_llama3_2_vision_decoder	构建与 Llama3 模型关联的解码器，并添加融合的交叉注意力层。
llama3_2_vision.lora_llama3_2_vision_encoder	通过将 CLIP 图像模型与附加的投影头融合模块相结合来构建 Llama 3.2 视觉编码器。
llama3_2_vision.Llama3VisionEncoder	Llama 3.2 视觉的视觉编码器模型。
llama3_2_vision.Llama3VisionProjectionHead	投影转换器，用于将预训练的冻结编码器 (CLIP) 的输出适配到预训练的解码器模型。
llama3_2_vision.Llama3VisionTransform	此转换组合了 Llama 3.2 视觉的不同模态的转换。

注意

Llama3.2 分词器重用 llama3_tokenizer 类。

llama3 和 llama3.1

来自 Llama3 系列 的 3 和 3.1 模型。

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下载 Llama3.1-8B-Instruct 模型

tune download meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --output-dir /tmp/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --ignore-patterns "original/consolidated.00.pth" --hf-token <HF_TOKEN>

下载 Llama3.1-70B-Instruct 模型

tune download meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct --output-dir /tmp/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct --ignore-patterns "original/consolidated*" --hf-token <HF_TOKEN>

下载 Llama3.1-405B-Instruct 模型

tune download meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct --ignore-patterns "original/consolidated*" --hf-token <HF_TOKEN>

要下载上述模型的 Llama3 权重，您可以改为从 Meta-Llama-3-8B-Instruct 和 Meta-Llama-3-70B-Instruct 下载。

llama3.llama3	构建与 Llama3 模型关联的解码器。
llama3.lora_llama3	返回 Llama3（TransformerDecoder() 的实例）的一个版本，其中应用了基于传入配置的 LoRA。
llama3.llama3_8b	用于创建使用默认 8b 参数值初始化的 Llama3 模型的构建器。
llama3.lora_llama3_8b	用于创建启用了 LoRA 的 Llama3 8B 模型的构建器。
llama3.qlora_llama3_8b	用于创建启用了 QLoRA 的 Llama3 8B 模型的构建器。
llama3.llama3_70b	用于创建使用默认 70B 参数值初始化的 Llama3 模型的构建器。
llama3.lora_llama3_70b	用于创建启用了 LoRA 的 Llama3 70B 模型的构建器。
llama3.qlora_llama3_70b	用于创建启用了 QLoRA 的 Llama3 70B 模型的构建器。
llama3.llama3_tokenizer	Llama3 的分词器。
llama3_1.llama3_1	构建与 Llama3.1 模型关联的解码器。
llama3_1.lora_llama3_1	返回 Llama3.1（TransformerDecoder() 的实例）的一个版本，其中应用了基于传入配置的 LoRA。
llama3_1.llama3_1_8b	用于创建使用默认 8b 参数值初始化的 Llama3.1 模型的构建器。
llama3_1.lora_llama3_1_8b	用于创建启用了 LoRA 的 Llama3.1 8B 模型的构建器。
llama3_1.qlora_llama3_1_8b	用于创建启用了 QLoRA 的 Llama3.1 8B 模型的构建器。
llama3_1.llama3_1_70b	用于创建使用默认 70B 参数值初始化的 Llama3.1 模型的构建器。
llama3_1.lora_llama3_1_70b	用于创建启用了 LoRA 的 Llama3.1 70B 模型的构建器。
llama3_1.qlora_llama3_1_70b	用于创建启用了 QLoRA 的 Llama3.1 70B 模型的构建器。
llama3_1.llama3_1_405b	用于创建使用默认 405B 参数值初始化的 Llama3.1 模型的构建器。
llama3_1.lora_llama3_1_405b	用于创建启用了 LoRA 的 Llama3.1 405B 模型的构建器。
llama3_1.qlora_llama3_1_405b	用于创建启用了 QLoRA 的 Llama3.1 405B 模型的构建器。

注意

Llama3.1 分词器重用 llama3.llama3_tokenizer 构建器类。

llama2

来自 Llama2 系列 的所有模型。

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下载 Llama2-7B 模型

tune download meta-llama/Llama-2-7b-hf --output-dir /tmp/Llama-2-7b-hf --hf-token <HF_TOKEN>

下载 Llama2-13B 模型

tune download meta-llama/Llama-2-13b-hf --output-dir /tmp/Llama-2-13b-hf --hf-token <HF_TOKEN>

下载 Llama2-70B 模型

tune download meta-llama/Llama-2-70b-hf --output-dir /tmp/Llama-2-70b-hf --hf-token <HF_TOKEN>

llama2.llama2	构建与 Llama2 模型关联的解码器。
llama2.lora_llama2	根据传入的配置，返回一个应用了 LoRA 的 Llama2 版本（TransformerDecoder() 的实例）。
llama2.llama2_7b	用于创建 Llama2 模型的构建器，该模型使用来自 https://arxiv.org/abs/2307.09288 的默认 7B 参数值进行初始化。
llama2.lora_llama2_7b	用于创建启用 LoRA 的 Llama2 7B 模型的构建器。
llama2.qlora_llama2_7b	用于创建启用 QLoRA 的 Llama2 7B 模型的构建器。
llama2.llama2_13b	用于创建 Llama2 模型的构建器，该模型使用来自 https://arxiv.org/abs/2307.09288 的默认 13B 参数值进行初始化。
llama2.lora_llama2_13b	用于创建启用 LoRA 的 Llama2 13B 模型的构建器。
llama2.qlora_llama2_13b	用于创建启用 QLoRA 的 Llama2 13B 模型的构建器。
llama2.llama2_70b	用于创建 Llama2 模型的构建器，该模型使用来自 https://arxiv.org/abs/2307.09288 的默认 70B 参数值进行初始化。
llama2.lora_llama2_70b	用于创建启用 LoRA 的 Llama2 70B 模型的构建器。
llama2.qlora_llama2_70b	用于创建启用 QLoRA 的 Llama2 70B 模型的构建器。
llama2.llama2_tokenizer	Llama2 的分词器。
llama2.llama2_reward_7b	用于创建 Llama2 模型的构建器，该模型使用来自 https://arxiv.org/abs/2307.09288 的默认 7B 参数值进行初始化，其中输出层是一个分类层，投影到单个类别用于奖励建模。
llama2.lora_llama2_reward_7b	用于创建启用 LoRA 的 Llama2 7B 奖励模型的构建器。
llama2.qlora_llama2_reward_7b	用于创建启用 QLoRA 的 Llama2 7B 奖励模型的构建器。
llama2.Llama2ChatTemplate	提示模板，使用 Llama2 预训练中使用的适当标签格式化人和系统提示的聊天数据。

code llama

来自 Code Llama 系列 的模型。

重要提示：在下载之前，您需要在 Hugging Face 上请求访问权限。

下载 CodeLlama-7B 模型

tune download meta-llama/CodeLlama-7b-hf --output-dir /tmp/CodeLlama-7b-hf --hf-token <HF_TOKEN>

code_llama2.code_llama2_7b	用于创建 Code-Llama2 模型的构建器，该模型使用来自 https://arxiv.org/pdf/2308.12950.pdf 的默认 7B 参数值进行初始化。
code_llama2.lora_code_llama2_7b	用于创建启用 LoRA 的 Code-Llama2 7B 模型的构建器。
code_llama2.qlora_code_llama2_7b	用于创建启用 QLoRA 的 Code-Llama2 7B 模型的构建器。
code_llama2.code_llama2_13b	用于创建 Code-Llama2 模型的构建器，该模型使用来自 https://arxiv.org/pdf/2308.12950.pdf 的默认 13B 参数值进行初始化。
code_llama2.lora_code_llama2_13b	用于创建启用 LoRA 的 Code-Llama2 13B 模型的构建器。
code_llama2.qlora_code_llama2_13b	用于创建启用 QLoRA 的 Code-Llama2 13B 模型的构建器。
code_llama2.code_llama2_70b	用于创建 Code-Llama2 模型的构建器，该模型使用来自 https://arxiv.org/pdf/2308.12950.pdf 的默认 70B 参数值进行初始化。
code_llama2.lora_code_llama2_70b	用于创建启用 LoRA 的 Code-Llama2 70B 模型的构建器。
code_llama2.qlora_code_llama2_70b	用于创建启用 QLoRA 的 Code-Llama2 70B 模型的构建器。

qwen-2

来自 Qwen2 系列 的 0.5B、1.5B 和 7B 大小的模型。

例如，下载 Qwen2 1.5B 模型

tune download Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct --output-dir /tmp/Qwen2-1.5B-Instruct --ignore-patterns None

qwen2.qwen2	构建与 Qwen2 模型关联的解码器。
qwen2.lora_qwen2	根据传入的配置，返回一个应用了 LoRA 的 Qwen2 版本（Qwen2TransformerDecoder() 的实例）。
qwen2.qwen2_7b	用于创建 Qwen2 模型的构建器，该模型使用来自 https://hugging-face.cn/Qwen/Qwen2-7B-Instruct 的默认 7B 参数值进行初始化。
qwen2.qwen2_0_5b	用于创建 Qwen2 模型的构建器，该模型使用来自 https://hugging-face.cn/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct 的默认 0.5B 参数值进行初始化。
qwen2.qwen2_1_5b	用于创建 Qwen2 模型的构建器，该模型使用来自 https://hugging-face.cn/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct 的默认 1.5B 参数值进行初始化。
qwen2.lora_qwen2_7b	用于创建启用 LoRA 的 Qwen2 7B 模型的构建器。
qwen2.lora_qwen2_0_5b	用于创建启用 LoRA 的 Qwen2 0.5B 模型的构建器。
qwen2.lora_qwen2_1_5b	用于创建启用 LoRA 的 Qwen2 1.5B 模型的构建器。
qwen2.qwen2_tokenizer	Qwen2 的分词器。

phi-3

来自 Phi-3 mini 系列 的模型。

下载 Phi-3 Mini 4k 指令模型

tune download microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct --output-dir /tmp/Phi-3-mini-4k-instruct --ignore-patterns None --hf-token <HF_TOKEN>

phi3.phi3	param vocab_size: 词汇表中的标记数量。
phi3.lora_phi3	根据传入的配置，返回一个应用了 LoRA 的 Phi3 版本（TransformerDecoder() 的实例）。
phi3.phi3_mini	用于创建 Phi3 Mini 4K 指令模型的构建器。
phi3.lora_phi3_mini	用于创建启用 LoRA 的 Phi3 Mini (3.8b) 模型的构建器。
phi3.qlora_phi3_mini	用于创建启用 QLoRA 的 Phi3 mini 模型的构建器。
phi3.phi3_mini_tokenizer	Phi-3 Mini 分词器。

mistral

来自 Mistral AI 系列 的所有模型。

重要提示：您需要在 Hugging Face 上请求访问权限才能下载此模型。

下载 Mistral 7B v0.1 模型

tune download mistralai/Mistral-7B-v0.1 --output-dir /tmp/Mistral-7B-v0.1 --hf-token <HF_TOKEN>

mistral.mistral	构建与 mistral 模型关联的解码器。
mistral.lora_mistral	根据传入的配置，返回一个应用了 LoRA 的 Mistral 版本（TransformerDecoder() 的实例）。
mistral.mistral_classifier	构建一个带有附加分类层的 Mistral 基础模型。
mistral.lora_mistral_classifier	根据传入的配置，返回一个应用了 LoRA 的 Mistral 分类器版本（TransformerDecoder() 的实例），LoRA 应用于其自注意力模块中的一些线性层。
mistral.mistral_7b	用于创建 Mistral 7B 模型的构建器，该模型使用来自 https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/ 的默认 7b 参数值进行初始化。
mistral.lora_mistral_7b	用于创建启用 LoRA 的 Mistral 7B 模型的构建器。
mistral.qlora_mistral_7b	用于创建启用 QLoRA 的 Mistral 模型的构建器。
mistral.mistral_reward_7b	用于创建 Mistral 7B 模型的构建器，该模型使用来自 https://hugging-face.cn/Ray2333/reward-model-Mistral-7B-instruct-Unified-Feedback 的默认 7b 参数值进行初始化，其中输出层是一个分类层，投影到单个类别用于奖励建模。
mistral.lora_mistral_reward_7b	用于创建启用 LoRA 的 Mistral 奖励 7B 模型的构建器。
mistral.qlora_mistral_reward_7b	用于创建启用 QLoRA 的 Mistral 奖励 7B 模型的构建器。
mistral.mistral_tokenizer	Mistral 模型的分词器。
mistral.MistralChatTemplate	根据 Mistral 的 指令模型 进行格式化。

gemma

来自 Gemma 系列 的 2B 和 7B 大小的模型。

重要提示：您需要在 Hugging Face 上请求访问权限才能使用此模型。

下载 Gemma 2B 模型（不是 Gemma2）

tune download google/gemma-2b --ignore-patterns "gemma-2b.gguf"  --hf-token <HF_TOKEN>

下载 Gemma 7B 模型

tune download google/gemma-7b --ignore-patterns "gemma-7b.gguf"  --hf-token <HF_TOKEN>

gemma.gemma	构建与 gemma 模型关联的解码器。
gemma.lora_gemma	根据传入的配置，返回一个应用了 LoRA 的 Gemma 版本。
gemma.gemma_2b	用于创建 Gemma 2B 模型的构建器，该模型使用来自 https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/ 的默认 2b 参数值进行初始化。
gemma.lora_gemma_2b	用于创建启用 LoRA 的 Gemma 2B 模型的构建器。
gemma.qlora_gemma_2b	用于创建启用 QLoRA 的 Gemma 模型的构建器。
gemma.gemma_7b	用于创建 Gemma 7B 模型的构建器，该模型使用来自 https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/ 的默认 7b 参数值进行初始化。
gemma.lora_gemma_7b	用于创建启用 LoRA 的 Gemma 7B 模型的构建器。
gemma.qlora_gemma_7b	用于创建启用 QLoRA 的 Gemma 模型的构建器。
gemma.gemma_tokenizer	Gemma 的分词器。

clip

使用 CLIP 编码器 支持多模态的视觉组件。

clip.clip_vision_encoder	构建与 clip 模型关联的视觉编码器。
clip.TokenPositionalEmbedding	图像的标记位置嵌入，每个图像中的每个标记都不同。
clip.TiledTokenPositionalEmbedding	平铺图像的标记位置嵌入，每个平铺都不同，每个标记都不同。
clip.TilePositionalEmbedding	平铺的位置嵌入，每个平铺都不同，平铺内的每个标记都相同。