【Llama源码】图解llama架构

B站UP主详解LLAMA架构：深度解析LlamaDecoderLayer、Attention与MLP的源码实现
最新推荐文章于 2025-11-25 11:20:42 发布
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#llama

llama3 结构详解
08-19 7220
然而，在MHA中，由于每个head都有独立的键和值，内存和计算成本较高，特别是在处理长序列或大批量数据时。我们知道，在《Attention is all you need》一文中，作者为了提高计算效率，提出了MHA技术，思想是采用分而治之的策略，把K、Q、V 对应的切分为若干个短向量，然后使用Scaled Dot-Product Attention 计算出attention score后，再把结果拼接起来，从而避免了超大向量乘法的计算消耗，从而提高了计算效率。的计算中，也没有做减去均值的操作(
【Llama源码】旋转位置编码ROPE--源码阅读
OldButSimple的博客
05-29 1452
inv_freq为size=torch.Size([dim//2])的tensor。前向调用，负责生成旋转矩阵中的。q、cos、sin对应下标顺序与。
如何在本地运行Llama 3系列：完整指南
qianggezhishen的专栏
08-05 4093
比如你想写 Python 代码，就给 CodeGPT 一个提示，然后点击“插入代码”，嗖的一下，代码就到你的 Python 文件里了。比如，你可能需要用到 Python 的langchain库来构建这个链条，简单来说，在通过 Llama 3 模型之前，您的问题将通过相似性搜索和 RAG 提示提供上下文。你可以复制模型来备份，删除不需要的模型来节省空间，拉取新的模型来扩展你的城堡，或者推送你的模型到云端，让其他人也能使用。你要是也想加入这个大家庭，就贡献点代码，或者帮忙宣传，再不行捐点钱也是好的。
LLaMA的解读与其微调(含LLaMA 2)：Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE/中文LLaMA/姜子牙
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结构之法 算法之道
03-22 8万+
还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节)​该项目部分一开始是作为此文《》的第4部分，但但随着研究深入 为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分 开源项目』抽取出来 独立成本文。
大语言模型学习（二）LlaMA模型架构，什么是LlaMA？
老皮的博客
09-16 7456
LLaMA的全称是Large Language Model Meta AI，直译为“大语言模型元AI”。由于“Llama”在西班牙语中意为“羊驼”，因此社区也将其昵称为羊驼系模型。LLaMA于2023年2月由Meta AI发布，是该系列的初代模型。随后，Meta AI又相继推出了LLaMA2和LLaMA3等升级版本。
超简单，手把手教你在本地运行Llama 3大模型
xiangxueerfei的博客
05-29 2214
Ollama是一款开源工具，专为在本地计算机上运行像Llama 3这样的大型语言模型而设计。随着AI技术的进步，现代的大型语言模型已经摆脱了对庞大虚拟内存、计算资源和存储空间的依赖，转而优化以适应笔记本电脑等更轻便的设备。在众多支持本地部署大型语言模型的工具和框架中，Ollama的设置流程和使用最为简单。用户可以直接通过终端或Powershell快速启用LLMs，无需复杂配置即可立即投入应用。Ollama的最大优势在于其强大的兼容性和集成能力。
Llama.cpp论文+源码阅读
qq_71640350的博客
06-23 348
B站：1.2.博客：1.2.
Llama 4 模型深度解析：架构创新 × 多版本对比 × 应用实战
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-06 2763
Meta 于 2025 年 4 月发布了全新一代大语言模型 Llama 4 系列，首发 Scout 与 Maverick 两个版本，并曝光 Behemoth 超大模型架构。本文将围绕模型结构、能力评估、实际应用、技术亮点以及未来展望进行全面解读。
介绍llama2|debug源码解读旋转位置编码RoPE(二)
weixin_43833206的博客
10-31 1017
从理论和代码的角度剖析llama旋转位置编码
实战Llama-3-70B RLHF-PPO训练耗时及成本
2401_85963303的博客
07-17 936
按照scaling law，越大的模型性能也越好同时训练的难度也大幅提升以下基于Llama-3-70B模型训练，对比SFT/PPO训练耗时运算平台为A800(80G)x8 总体训练耗时<2天上述为课程的实操结果课程内容：直播 + 往期录播 ++ 非调包源码 + 算法图解 + 课程PPT课程项目：垂域大模型实操 +进阶专题：**手撕LLaMA、**入门要求：Pytorch+神经网络或深度学习基础授课形式：每周2章节直播，5周上完前10章节价格：私聊单独咨询。
基于Transformer架构的LLM学习记录
知识，既贵，又便宜。
07-01 2202
大语言模型的学习记录
30个大模型架构深度解析与代码实现
特别指出，在绝大多数现代大模型中，尤其是生成式模型如GPT系列、LLaMA、ChatGPT等，主要采用的是仅包含Decoder部分的架构，而非原始Transformer中的Encoder-Decoder双路结构。这种选择使得模型更适用于自回归语言...
【Win11本地部署】如何自行搭建Ollama AI大模型服务？完整指南
2401_84495872的博客
12-27 1万+
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型， Ollama极大地简化了在Docker容器内部署和管理LLM的过程，使得用户能够快速地在本地运行大型语言模型。1. 下载安装Ollama，支持macOS, Linux 和 Windows 系统，点击下载按钮，获取OllamaSetup.exe安装程序。双击安装文件，点击「Install」开始安装。
【手动安装llama-cpp-python的GPU版本】
ZHY0091的博客
11-24 37
豪，Ctrl + C🙅‍♂️只有，还要等，而且下载下来的还是一个的版本（强行用 CUDA 12 的包去套 CUDA 11 的系统，这是在走钢丝），这绝对不值得。你有一颗和（对 PyPI 镜像友好，对 GitHub Release 不友好）。我们下载预编译包了，这就好比：与其去国外点外卖等 9 小时送过来，不如利用你家里的顶级厨房（Xeon CPU）自己炒个菜，，而且做出来的菜（编译出的文件）100% 贴合你的胃口（系统环境）。
大模型知识蒸馏的方法: DeepSeek， Llama 4 & Gemma 3中使用的技术
weixin_36378508的博客
11-24 692
在用于按物种对动物图像进行分类的模型中，最早的隐藏层可能只是辨别照片的一部分中存在动物形状;捕捉样本之间的关系或特征间的关联性，例如通过对比学习的方式传递相似性信息。这些关系和相关性可以通过多种方式进行建模，包括特征图之间的相关性、表示不同层之间相似性的矩阵、特征嵌入或特征表示的概率分布。例如，在主要用于图像分割等计算机视觉任务的卷积神经网络中，随着数据在网络中传输，每个连续的隐藏层都会逐渐捕获更丰富的细节。同时也将相同的数据输入未经训练的学生模型，获取它的 softmax 概率分布。
llama.cpp本地部署测试
qq_38189542的博客
11-23 220
本文记录了在无GPU的ARM服务器（256GB内存）上部署本地AI助手的实践过程。通过编译llama.cpp、下载qwen2.5-coder-1.5b模型，并启动服务后，成功将CodeGeeX插件接入VSCode使用。作者发现CPU版本运行效率低且回答质量一般，建议有条件的用户使用GPU以获得更好体验。文中提供了关键配置要点（如必须添加--host参数）及两篇参考文章的链接。该实践主要作为技术备忘，展示了在有限硬件条件下实现基础AI功能的方法。
llamafactory微调qwen3-vl详细流程
huanxingchen1的博客
11-25 110
本文详细介绍了使用LLaMA-Factory微调Qwen3-VL多模态大模型的完整流程。主要包括：1)环境安装与模型下载；2)使用命令行进行LoRA微调训练；3)模型合并步骤；4)私有数据集准备方法，重点说明了如何构造符合ShareGPT格式的多模态训练数据，包括添加图像占位符和图片路径配置。流程涵盖从环境搭建到模型部署的全链路操作，为工业落地提供了实用指南。示例以表格识别任务展示了数据集的具体改造方法。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
lit-llama 源码
04-25
`lit-llama` 是基于 LLaMA 架构的一个变体实现，通常由社区开发者维护并开源。如果要查找其源代码，可以通过 GitHub 平台上的相关仓库进行检索[^1]。 以下是 `lit-llama` 的主要特点以及如何找到它的源码： #### ...
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