Llama 项目安装与配置指南

Llama 项目安装与配置指南

llama Inference code for LLaMA models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama

1. 项目基础介绍

Llama 是由 Facebook Research 开发的一个大型语言模型项目，旨在提供一种基础模型，用于自然语言处理任务。该项目主要使用 Python 编程语言，并且包含了预训练的语言模型以及相关的工具。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Python：作为主要的编程语言，用于实现模型的加载和推理。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于模型的训练和推理。
• CUDA：NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，用于加速深度学习任务的计算。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch 和 CUDA
• wget 和 md5sum 工具

详细安装步骤

步骤 1：安装 Python 和相关依赖

首先，确保您的系统中安装了 Python 3.6 或更高版本。然后安装 PyTorch 和 CUDA。具体安装方法请参考 PyTorch 官网提供的指南。

步骤 2：克隆项目仓库

使用 Git 命令克隆 Llama 项目仓库到本地：

git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git
cd llama

步骤 3：安装项目依赖

在项目根目录下，使用 pip 命令安装项目所需依赖：

pip install -e .

步骤 4：获取模型权重和分词器

访问 Meta 网站，注册并接受许可协议以获取模型权重和分词器的下载链接。您将收到一封包含下载链接的电子邮件。

步骤 5：下载模型权重和分词器

在项目根目录下，运行以下命令下载模型权重和分词器：

./download.sh

在运行脚本之前，请确保已经赋予了执行权限。按照提示输入电子邮件中的下载链接。

步骤 6：运行示例代码

下载完成后，您可以使用以下命令运行示例代码进行推理：

torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \
--ckpt_dir llama-2-7b-chat/ \
--tokenizer_path tokenizer.model \
--max_seq_len 512 --max_batch_size 6

请根据您的模型和硬件配置适当调整命令行参数。

以上步骤为您提供了 Llama 项目的安装和基本配置指南。按照这些步骤操作，您应该能够成功安装并运行 Llama 项目。

llama Inference code for LLaMA models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama