Llama3 从零实现项目教程
1. 项目目录结构及介绍
本项目是基于 Llama3 模型的一个中文实现版本,目录结构如下:
llama3-from-scratch-zh/
├── images/ # 存储项目相关的图片文件
├── llama3/ # Llama3 模型相关代码
├── pdf/ # 存储项目相关的 PDF 文件
├── .gitignore # 指定 Git 忽略的文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── README_en.md # 项目说明文件的英文版
├── llama3-from-scratch_en.ipynb # 英文版的 Jupyter Notebook 实现代码
├── llama3-from-scratch_zh.ipynb # 中文版的 Jupyter Notebook 实现代码
├── requirements.txt # 项目依赖的 Python 包列表
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过 Jupyter Notebook 文件 llama3-from-scratch_zh.ipynb
进行。该文件是项目的主入口,包含了从模型加载、配置到文本处理的完整流程。
在开始之前,确保已经安装了所有依赖的 Python 包,可以通过以下命令安装:
pip install -r requirements.txt
启动 Jupyter Notebook:
jupyter notebook llama3-from-scratch_zh.ipynb
这将打开一个 Jupyter Notebook,你可以按照里面的步骤运行代码。
3. 项目的配置文件介绍
项目使用了一个 JSON 格式的配置文件 params.json
,其中包含了模型的配置参数。配置文件的内容如下:
{
"dim": 4096,
"n_layers": 32,
"n_heads": 32,
"n_kv_heads": 8,
"vocab_size": 128256,
"multiple_of": 1024,
"ffn_dim_multiplier": 1.3,
"norm_eps": 1e-05,
"rope_theta": 500000.0
}
配置参数包括:
dim
: 模型的维度n_layers
: Transformer 层的数量n_heads
: 多头注意力的头数n_kv_heads
: Key 和 Value 注意力的头数vocab_size
: 词汇表的大小multiple_of
: 维度必须是该数值的倍数ffn_dim_multiplier
: 前馈网络的维度乘数norm_eps
: 归一化时的epsilon值,用于避免除以零的情况rope_theta
: ROPE (Rotation Position Embedding) 的参数
确保在运行项目前,这些配置参数符合你的需求。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考