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llama3是什么？

回答

Llama 3 是 Meta 发布的语言模型。以下是关于 Llama 3 的一些重要信息：

  • 模型版本：包括 8B 和 70B 双模型。
  • 数据集：比 Llama 2 的数据集大 7 倍以上。
  • 性能特点：具有 128K token，更强的推理和编码能力，训练效率比 Llama 2 高 3 倍，已集成到 Meta AI。
  • 能力表现：8B 的能力远超 Llama 2 70-b。
  • 模型架构：使用 128K 词库的标记化器，8B 和 70B 模型采用分组查询关注 (GQA) 以提升推理效率。
  • 训练数据：超过 15T 词库的预训练，包含的代码数量是 Llama 2 的四倍，预训练数据集含 5%以上的非英语数据，覆盖 30 多种语言，并采用数据过滤管道。
  • 使用方式：将支持 AWS、Databricks、Google Cloud 等平台，得到 AMD、AWS 等硬件平台支持，可在 Meta AI 官方助手上体验。
  • 未来发展：未来几个月将推出新功能、更长上下文窗口、更多型号尺寸，性能将进一步提升，并将分享 Llama 3 研究论文。 此外，现在 llama-3-70B-Instruct 已经可以在刚刚推出的 Hugging Chat 上直接使用，网页为：https://huggingface.co/chat/ ，app 下载：https://apps.apple.com/us/app/huggingchat/id6476778843?l=zh-Hans-CN 。还可以在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 ，相关博客介绍了如何设置开发环境、硬件要求、部署步骤、运行推理并与模型聊天、进行基准测试以及清理等内容。目前 Llama 3 400B 还在训练中。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Llama3 正式发布，开源模型的质量又迎来再一次飞跃

【Zho】不用下载模型了，现在llama-3-70B-Instruct已经可以在刚刚推出的Hugging Chat上直接用了！！！！！！！！！！！开源牛逼！！！！！网页：https://huggingface.co/chat/app下载：https://apps.apple.com/us/app/huggingchat/id6476778843?l=zh-Hans-CN[heading2]简介[content]简短描述【Zho】Llama 3正式发布了！· 8B和70B双模型·比Llama 2的数据集大7倍以上· 128K token·更强的推理和编码能力·训练效率比Llama 2高3倍·已集成到Meta AI📝绘画来自ZHO（DALLE）[heading2]测评报告[content]8B的能力远超llama 2 70-b

在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3

2024年4月18日今天早些时候，Meta发布了Llama家族的下一个迭代版本[Llama 3](https://huggingface.co/blog/llama3)。Llama 3有两种尺寸：[8B](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct)适用于在消费级GPU上进行高效部署和开发，[70B](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-instruct)适用于大规模AI原生应用。两者均有基础和指令调优变体。除了这4个型号外，Llama Guard的新版本在Llama 3 8B上进行了微调，并作为Llama Guard 2（安全微调）发布。在这篇博客中，您将学习如何将[meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct)模型部署到Amazon SageMaker。我们将使用Hugging Face LLM DLC，这是一个专为在安全和受控环境中轻松部署LLMs的推理容器。该DLC由[文本生成推理（TGI）](https://github.com/huggingface/text-generation-inference)提供支持，是一个可扩展、优化的解决方案，用于部署和提供大型语言模型（LLMs）。该博客文章还包括不同模型尺寸的硬件要求。在本博客中将介绍如何：1.设置开发环境2.硬件要求3.将Llama 3 70b部署到Amazon SageMaker4.运行推理并与模型聊天5.使用llmperf对llama 3 70B进行基准测试6.清理让我们开始吧！

Llama3 正式发布，开源模型的质量又迎来再一次飞跃

1.性能测试8B和70B参数模型在预训练和微调上表现最佳。后期训练改进减少错误拒绝率，提升对齐度和响应多样性。推理、代码生成和指令跟踪能力显著增强。2.模型架构使用128K词库的标记化器，提高编码效率和性能。8B和70B模型采用分组查询关注(GQA)以提升推理效率。训练基于8,192词组序列，使用掩码避免自我关注跨越文档边界。3.训练数据超过15T词库的预训练，是Llama 2的七倍。包含的代码数量是Llama 2的四倍。预训练数据集含5%以上的非英语数据，覆盖30多种语言。采用数据过滤管道，包括启发式、NSFW、语义重复删除和文本分类器。00000004.使用方式将支持AWS、Databricks、Google Cloud等平台。得到AMD、AWS等硬件平台支持。可在Meta AI官方助手上体验。5.未来支持未来几个月将推出新功能、更长上下文窗口、更多型号尺寸。性能将进一步提升。将分享Llama 3研究论文。

其他人在问
本地运行Llama3需要的电脑是什么配置的？
本地运行 Llama3 所需电脑配置的相关信息如下： 1. 安装 Docker Desktop： 点击/复制到浏览器下载：https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 。 下载后，双击下载项目，出现相关界面点击 ok 开始加载文件。注意下载相对较快，完成后不要点击“close and restart”，以免导致 llama3 下载中断。等待终端的模型下载完成后再点击重启。 重启后，点击“Accept”，选择第一个，点击“Finish”。 然后会提示注册账号，若打不开网页，可能需要科学上网。按照正常流程注册账号并登录 Docker 即可。 2. 下载 Llama3 模型： 打开终端。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入并回车，会开始自动下载，文件下载较慢，可同时进行安装 Docker 的步骤。 3. 下载 Open WebUI： 回到桌面，再打开一个新的终端窗口。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 将相关命令输入，等待下载。 点击或复制相关地址进入浏览器，进行注册登录。 登入后，点击顶部的 Model，选择“llama3:8b”。 需要注意的是，模型的回复速度取决于您电脑的配置。另外，您还可以参考开源项目 。同时，有教程提到可以通过购买算力解决本地电脑配置不够的问题，但需要充值 50 元。
2024-11-14
推荐 llama3 的一篇文章
以下是一篇关于 Llama3 的文章： Llama3 正式发布，开源模型的质量又迎来再一次飞跃 数字生命卡兹克、赛博禅心、歸藏、AI 大模型在手等多家媒体都对 Llama3 进行了报道。他们认为，Llama3 的发布是开源模型质量的又一次飞跃。 在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 要将 Llama 3 70B 部署到 Amazon SageMaker，我们需要创建一个 HuggingFaceModel 模型类，并定义我们的端点配置，包括 hf\_model\_id，instance\_type 等。我们将使用一个 p4d.24xlarge 实例类型，该类型具有 8 个 NVIDIA A100 GPU 和 320GB 的 GPU 内存。Llama 3 70B 指令是一个经过优化的对话 AI 模型，这使我们能够启用 TGI 的消息 API 与 llama 交互，使用常见的 OpenAI 格式 messages。 注意：Llama 3 是一个有门槛的模型，请在提交此表单前访问模型卡并接受许可条款和可接受的使用政策。
2024-05-23
如何用llama3微调
如何用 Llama3 微调？ 在这篇文章中，我们将学习如何使用 Llama3 进行微调。首先，我们需要了解微调的意义和概念。微调是指对已经训练好的模型进行修改，以使其更好地适用于特定的任务或数据集。在 Llama3 中，微调是通过修改模型的参数来实现的。 接下来，我们需要准备数据集。数据集是用来让模型重新学习的知识，我们可以使用各种类型的数据集，例如文本、图像、音频等。在本文中，我们将使用一个名为 huanhuan.json 的文本数据集。 然后，我们需要编写微调代码。微调代码是用来修改模型参数的代码，我们可以使用各种编程语言来实现，例如 Python、JavaScript 等。在本文中，我们将使用 Python 来实现微调代码。 接下来，我们需要执行微调代码。执行微调代码后，模型将开始学习数据集，并对模型的参数进行修改。在本文中，我们将使用一台服务器来执行微调代码。 最后，我们需要对微调后的模型进行测试。测试是用来验证微调结果的过程，我们可以使用各种测试方法来实现，例如准确率、召回率等。在本文中，我们将使用一个简单的测试方法来验证微调结果。 下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Llama3 进行微调： ```python import torch from transformers import LlamaForCausalLM 加载模型 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained 加载数据集 data = torch.load 微调模型 model.fit 测试模型 test_data = test_output = model.generate print ``` 在上面的示例中，我们首先加载了一个名为 LlamaForCausalLM 的模型，并从预训练模型中加载了一个名为 huanhuan.json 的数据集。然后，我们使用 model.fit 方法对微调后的模型进行测试，并输出测试结果。 请注意，这只是一个简单的示例，实际的微调过程可能会更加复杂。您可能需要根据您的具体需求和数据集来调整模型的参数和训练过程。
2024-05-06
🐑 Llama3 怎么下载
您可以在以下网站找到 Llama 3 模型的下载地址： 1. Llama 3 官网链接： 2. 模型下载链接： 3. Hugging Face 链接： 4. Replicate 链接： 5. GitHub 项目地址： 您可以通过这些链接找到 Llama 3 模型的下载地址并获取所需的文件。
2024-04-19