Meta Llama 3本地部署

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环境安装

项目文件
下载完后在根目录进入命令终端(windows下cmd、linux下终端、conda的话activate)
运行

pip install -e .

不要控制台,因为还要下载模型。这里挂着是节省时间

模型申请链接
在这里插入图片描述
复制如图所示的链接
然后在刚才的控制台

bash download.sh

在验证哪里直接输入刚才链接即可
如果报错没有wget,则点我下载wget
然后放到C:\Windows\System32 下

torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \
    --ckpt_dir Meta-Llama-3-8B-Instruct/ \
    --tokenizer_path Meta-Llama-3-8B-Instruct/tokenizer.model \
    --max_seq_len 512 --max_batch_size 6

收尾

创建chat.py脚本

# Copyright (c) Meta Platforms, I
### 部署Llama3模型的本地环境设置 为了在本地环境中成功部署Llama3模型,需确保安装并配置好必要的依赖项以及遵循官方指南。以下是关于如何利用Hugging Face Transformers库来实现这一目标的具体说明。 #### 安装Transformers库 首先,确认已安装最新版本的Hugging Face Transformers库。可以通过以下命令验证当前版本是否满足需求: ```bash pip freeze | grep transformers ``` 如果显示的版本低于4.31.0,则需要更新至更高版本[^2]。可以执行如下命令完成升级操作: ```bash pip install --upgrade transformers ``` #### 下载与加载Llama3模型 访问[Llama3官方GitHub站点](https://github.com/meta-llama/llama3)[^1]获取更多详情和支持资源。通过Transformers API下载预训练权重文件,并初始化对应实例对象。下面是一个简单的Python脚本示例用于演示此过程: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name_or_path = "meta-llama/Llama3" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) text_input = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") output_sequence = model.generate(**text_input) print(tokenizer.decode(output_sequence[0], skip_special_tokens=True)) ``` 注意:实际运行上述代码前,请先检查是否有足够的存储空间容纳大型语言模型参数集;另外还需考虑硬件加速选项(如GPU支持),以便提升推理效率。 #### 构建基于Llama3的知识库聊天机器人 对于更复杂的应用场景——比如创建一个能够回答特定领域问题的对话系统——可参考由Llama2衍生而来的开源项目结构作为起点[^3]。此类解决方案通常包括以下几个组成部分: - 数据摄取模块 (`ingest.py`) 负责解析原始文档资料; - 向量数据库管理工具 (例如FAISS或ChromaDB),用来高效检索相似片段; - 用户界面组件提供交互体验; 最终集成这些功能形成完整的端到端工作流。 ---
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