Llama3 从零开始实现指南

Llama3 从零开始实现指南

llama3-from-scratch-zh 从零实现一个 llama3 中文版 llama3-from-scratch-zh 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch-zh

1. 项目基础介绍

本项目是基于 Llama3 模型的一个开源实现,旨在从零开始展示如何构建一个大型语言模型。Llama3 模型是一种基于 Transformer 架构的深度神经网络,用于处理自然语言文本。本项目通过详细注释和逐步的指导,帮助理解模型的构建过程。主要编程语言为 Python。

2. 关键技术和框架

本项目使用的关键技术包括:

  • Transformer 架构:用于构建模型的深度学习架构。
  • Tiktoken:OpenAI 提供的分词库,用于将文本转换为模型能理解的 token。
  • PyTorch:一个流行的深度学习框架,用于模型的训练和推理。

3. 安装和配置指南

准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统中已安装以下依赖:

  • Python 3.x
  • PyTorch
  • Matplotlib (用于可视化,如果需要的话)

安装步骤

  1. 克隆项目仓库: 打开命令行界面,使用以下命令克隆项目仓库到本地环境。

    git clone https://github.com/wdndev/llama3-from-scratch-zh.git
    cd llama3-from-scratch-zh
    
  2. 安装项目依赖: 在项目目录中,使用以下命令安装项目所需的 Python 包。

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 下载模型权重: 根据项目说明,你需要下载对应的 Llama3 模型权重文件。可以从官方链接下载,或者使用项目提供的较小的权重文件用于学习。

  4. 加载模型权重: 在项目的代码中,你需要修改路径以指向你下载的权重文件,并加载模型权重。

    model = torch.load("path_to_your_model_weights.pth")
    
  5. 运行代码: 使用 Jupyter Notebook 或其他 Python 环境运行项目中的 llama3-from-scratch_zh.ipynb 文件,开始探索模型。

以上就是项目的安装和配置指南。请确保按照步骤操作,如果有任何问题,请查阅项目的 README 文件或相关文档以获得更多帮助。

llama3-from-scratch-zh 从零实现一个 llama3 中文版 llama3-from-scratch-zh 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch-zh

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展与成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
### Ollama 使用教程:初学者入门指南 对于希望了解并使用 Ollama 的新手来说,掌握这一框架不仅涉及具体的技术操作,还包括理解其背后的核心概念。为了使初次接触者能够顺利上手,在此提供一份详细的入门指导。 #### 安装与配置 在开始之前,确保拥有合适的开发环境至关重要。这包括但不限于 Python 版本的选择以及相关依赖库的安装。针对 Ollama 框架本身,则需按照官方文档指示完成必要的软件和工具部署,并仔细调整本地开发环境设置以支持后续工作[^1]。 ```bash # 更新 pip 并安装虚拟环境 pip install --upgrade pip python -m venv my_ollama_env source my_ollama_env/bin/activate # Linux 或 macOS 下激活虚拟环境 my_ollama_env\Scripts\activate # Windows 下激活虚拟环境 ``` 接着,依据个人需求通过 `pip` 命令来引入特定模块: ```bash pip install llama-index-llms-ollama ``` 上述命令用于安装 Llama Index 中有关于 Ollama 支持的部分,这对于想要利用本地模型进行实验的新用户尤为有用[^3]。 #### 学习资源推荐 除了技术性的准备工作外,理论知识同样不可或缺。建议观看专门面向零基础学员设计的学习资料——无论是纸质书籍还是在线课程形式皆可接受;跟随讲师的步伐逐步深入探索该领域内的知识点,往往能取得事半功倍的效果[^2]。 #### 实践练习 最后但同样重要的是实践环节。尝试构建简单的项目案例或是模仿已有的实例来进行动手实操训练,以此巩固所学内容并将之转化为实际技能。
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