Llama 2 C 项目使用教程

Llama 2 C 项目使用教程

llama2.c Inference Llama 2 in one file of pure C 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama2.c

1. 项目目录结构及介绍

llama2.c/
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── build_msvc.bat
├── configurator.py
├── export.py
├── model.py
├── requirements.txt
├── run.c
├── run.ipynb
├── runq.c
├── sample.py
├── test.c
├── test_all.py
├── tinystories.py
├── tokenizer.bin
├── tokenizer.model
├── tokenizer.py
├── train.py
├── win.c
└── win.h

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• Makefile: 用于编译和运行项目的Makefile文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• build_msvc.bat: 用于在Windows上使用MSVC编译项目的批处理文件。
• configurator.py: 配置文件生成脚本。
• export.py: 用于将模型导出为llama2.c格式的脚本。
• model.py: 模型定义和训练脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• run.c: 项目的主要启动文件，用于推理Llama 2模型。
• run.ipynb: Jupyter Notebook文件，可能包含一些实验或演示代码。
• runq.c: 另一个C文件，可能用于不同的推理任务。
• sample.py: 用于生成样本数据的脚本。
• test.c: 测试文件，用于测试C代码的功能。
• test_all.py: 用于测试所有Python脚本的脚本。
• tinystories.py: 处理TinyStories数据集的脚本。
• tokenizer.bin: 分词器的二进制文件。
• tokenizer.model: 分词器的模型文件。
• tokenizer.py: 分词器脚本。
• train.py: 训练模型的脚本。
• win.c 和 win.h: 可能包含Windows平台特定的代码。

2. 项目的启动文件介绍

run.c

run.c 是项目的主要启动文件，用于推理Llama 2模型。它是一个纯C语言编写的文件，代码行数约为700行。该文件实现了Llama 2模型的推理引擎，可以直接加载和推理训练好的模型。

使用方法

1. 编译文件：

   make run
   

2. 运行推理：

   ./run stories15M.bin
   

3. 项目的配置文件介绍

configurator.py

configurator.py 是一个配置文件生成脚本，用于生成模型的配置文件。该脚本可以根据用户的需求生成不同的配置文件，以便在训练或推理过程中使用。

使用方法

1. 运行配置生成脚本：

   python configurator.py
   

2. 根据提示输入所需的配置参数，脚本将生成相应的配置文件。

requirements.txt

requirements.txt 列出了项目依赖的Python包。在运行Python脚本之前，需要安装这些依赖包。

使用方法

1. 安装依赖包：

   pip install -r requirements.txt
   

Makefile

Makefile 是一个用于编译和运行项目的Makefile文件。它定义了编译和运行项目的规则。

使用方法

1. 编译项目：

   make
   

2. 运行项目：

   make run
   

通过以上步骤，您可以顺利地编译、配置和运行Llama 2 C项目。

llama2.c Inference Llama 2 in one file of pure C 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama2.c