无需复杂操作，简单几步，小白也能玩转Llama 3大模型！

最新推荐文章于 2025-10-15 11:04:59 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-15 11:04:59 发布 · 801 阅读 · 14 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#llama #人工智能 #学习 #语言模型 #ai #chatgpt

在这里插入图片描述

这是面向小白用户的一个超级简单的微调大模型示例，通过这个例子将得到一个速度翻倍，并可以包含自己业务知识数据的微调后llama3模型，可用于本地部署构建私有化的AI智能体。very 的 nice

首先请准备好google账号和网络环境，这个示例基于goolge colab的免费算力完成。

https://colab.research.google.com/drive/135ced7oHytdxu3N2DNe1Z0kqjyYIkDXp?usp=sharing

使用浏览器打开上方链接

在这里插入图片描述

将点击copy to Drive复制笔记到自己账号下的网盘，点击之后弹出新窗口

我们就在这个弹出的新窗口操作，界面都是英文不多解释，跟着操作就好

点击第一个运行小箭头，安装基础环境，要稍等片刻的时间

在这里插入图片描述

运行结束后左侧会出现一个绿色小勾

在这里插入图片描述

环境安装好就开始微调训练，继续运行第二段代码，代码中默认的加载llama3，不需要做任何修改直接执行，点击三角符号按钮

在这里插入图片描述

点击运行之后开始下载模型和一些必要的文件，速度很快

在这里插入图片描述

片刻之后出现绿色小勾就是运行完成

在这里插入图片描述

然后继续向下，执行第三段代码

在这里插入图片描述

这一段一秒钟就OK了，继续向下运行第四段代码加载训练数据集，我们还是使用笔记中的默认数据集。先把所有默认设置跑通拿到一个微调后的模型，以后替换其他模型，使用自己的数据集都是换换参数的事情，今天就来最简单的，一路点击就OK

在这里插入图片描述

老规矩还是出现绿色小勾表示运行结束

在这里插入图片描述

这个数据集我下载到了本地，主要就是为了截个图给大家看一下，一共25W行，json结构的数据

在这里插入图片描述

后期使用自己的数据进行微调，按照这个格式整理好就可以，关于私有数据集的清洗和格式化这就不展开讲了。

环境，模型，数据集都加载完成了，接下来就是训练时间了

继续向下执行代码，配置一些必要的参数

在这里插入图片描述

出现小绿勾完成后，继续向下

在这里插入图片描述

下面这一段就是看一下当前可用的内存

在这里插入图片描述

这里正式开始训练:根据上面设置的默认参数，训练一共60步，需要稍候片刻，在这段等待的时间里你就需要开始思考一个问题，一万个人类中有几个人微调过大模型，而你即将在片刻之后成为那个万中无一的人

在这里插入图片描述

7分36秒，运行完成

在这里插入图片描述

接着向下，运行一下打印过程信息的代码

在这里插入图片描述

然后就可以和我们微调过的大模型对话了，笔记中默认给了一个问题，生成斐波那契数列，它的参数结构是不是跟我们的数据集结构一样的，这里你可以编辑代码用数据集指令替换掉默认指令，观察一下微调后的结果

公众号后台发送 “数据集” 获取数据集下载链接

在这里插入图片描述

接下来下面的代码还是一段打印斐波那契数列的代码，不同的是这是一段流式输出的示例，就是我们常见的一边生成一边输出

在这里插入图片描述

到这里，模型的微调就完成了，也测试了可以正常的运行

接下来将微调结果保存为lora模型，默认名称lora_model

在这里插入图片描述

保存之后我们加载保存的模型测试一下

在这里插入图片描述

在这段代码中可以反复的修改提示词然后执行，来测试不同的结果。

整个微调的过程就基本完成了，可以看出并不是那么复杂，虽然很多小白同学全程不懂在运行什么，但中间没有出错，得到了正确的结果。

今天的主题是只带过程不讲细节，之后计划做一篇详细的本地微调大模型，自定义数据集，并结合第三方框架搭建私有智能体应用

​

如何学习AI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。

Llama 3 微调项目实践与教程（XTuner 版）
强化学习曾小健
04-20 1819
到此为止我们就让 Llama3 具备了“他是由SmartFlowAI 打造的人工智能助手”的个人认知，本文演示平台为 InternStudio，如其他平台只需适当调整相关路径也能比较顺畅的运行起来，XTuner 玩转 Llama3 图片理解更多玩法请参考：https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-XTuner-CN/ （欢迎 Star），同时本周天晚 8 点我们邀请了书生·浦语众多社区大佬一起来分享，欢迎预约直播一起讨论。或者软链接 InternStudio 中的模型。
从零开始理解大语言模型：原理与应用全解析
AIGC应用创新大全的博客
06-11 904
你可能用过ChatGPT写邮件、用GitHub Copilot自动补全代码，或是遇到过智能客服的“人性化”回复——这些体验的背后，都藏着大语言模型（Large Language Model, LLM）的身影。本文将用“剥洋葱”的方式，从基础概念到前沿应用，带你彻底理解大语言模型的核心原理，以及它如何改变我们的生活与工作。本文先通过“超级书虫”的故事引出大语言模型的核心目标——“预测下一个词”；接着拆解关键技术（词嵌入、注意力、Transformer）；再用代码演示模型调用；最后分析应用场景与未来挑战。
Llama微调以及Ollama部署
Yoin.
09-29 2197
微调大模型要想获得比较好的效果，拥有高质量的数据集是关键。可以选择用网上开源的，或者是自己制作。以中文数据集弱智吧为例，约1500条对话数据，数据集可以从。基础大模型我选择Mistral-7B-v0.3-Chinese-Chat-uncensored，新建一个merge.py文件，将基础模型和lora模型合并为一个新的模型文件。至此，llama微调后的模型操作完毕，可以直接使用。打开Ollama，找到目录中现有的模型，使用。
程序员必学：Ollama本地运行大模型全攻略
最新发布
2301_82275412的博客
10-15 1316
文章介绍Ollama，一个开源的本地大模型平台，让用户在本地电脑运行AI大模型。详细讲解了其特点（开源免费、本地化、跨平台等）、硬件配置要求、安装方法、支持的多种模型（文本、视觉、向量化）、多种使用方式（命令行、GUI、API）及常见问题解决方案。通过Ollama，用户可摆脱在线AI服务依赖，实现数据隐私保护和功能定制化。
Llama3大模型学习--笔记1
m0_59412894的博客
05-13 1586
点击 Install ，安装 Remote SSH 的同时也会安装。
简单几步微调Llama 3大模型，小白轻松上手
zhishi0000的博客
05-04 1665
这是面向小白用户的一个超级简单的微调大模型示例，通过这个例子将得到一个速度翻倍，并可以包含自己业务知识数据的微调后llama3模型，可用于本地部署构建私有化的AI智能体。very 的 nice首先请准备好google账号和网络环境，这个示例基于goolge colab的免费算力完成。使用浏览器打开上方链接将点击copy to Drive复制笔记到自己账号下的网盘，点击之后弹出新窗口我们就在这个弹出的新窗口操作，界面都是英文不多解释，跟着操作就好点击第一个运行小箭头，安装基础环境，要稍等片刻的时间。
『保姆级』大模型教程来了（从入门到实战）
2301_76168381的博客
04-01 5740
在大模型的构建之下，AI自动化交互，将会决定世界的未来，谁的大模型更强大，将决定在遥远的未来的话语权，同时，大模型会成为AI基础设施。AI大模型，正在构建的颠覆力，为了更好的入局AI大模型，🔻 针对ChatGLM大模型，介绍ChatGLM模型微调。🔻 大模型的定义和特点，如预训练、微调、指令学习等。🔻 05 精读大模型-3论文、Instruct论文。🔻 04 GLM-130B训练营——论文泛读。🔻 05 GLM-130B训练营——论文精读。🔻 08 Alpaca训练营——论文精读。
大模型训练和推理
weixin_45325331的博客
02-27 5506
大模型训练moe是指混合专家（Mixture-of-experts，简称MoE）的，这是一种用于提高大型神经网络性能的技术，它可以将模型的一部分替换为多个专家，每个专家只负责处理一部分输入数据，从而增加模型的参数量和表达能力，同时减少计算量和训练时间。指令可以作为模型的输入的一部分，也可以作为模型的输出的一部分，具体取决于任务的类型。上下文扩展技术的，这是一种用于提高大型语言模型（LLM）对长文本的处理能力的技术，它可以让模型在不增加参数量的情况下，扩展其注意力范围，从而提高模型的语言理解和生成能力。
Datawhale AI夏令营 从零入门大模型微调
weixin_44222630的博客
08-14 1281
Datawhale AI夏令营从零入门大模型微调
模型蒸馏在AI原生应用中的创新应用
专注搜索引擎技术
09-08 885
本文旨在帮助开发者、产品经理及AI爱好者理解模型蒸馏的核心原理，以及它在AI原生应用中的创新玩法。我们会从基础概念讲到实战案例，覆盖模型蒸馏的“是什么-为什么-怎么做”，并重点分析其在轻量级部署、实时交互等场景中的独特价值。本文将按照“概念拆解→原理剖析→实战案例→场景应用→未来趋势”的逻辑展开，用“故事+代码+图示”三重维度，确保每个环节都能“听得懂、学得会、用得上”。student.classifier[3] = nn.Linear(1024, 1000) # 调整输出为1000类教师模型。
大模型部署手记（18）Windows+JupyterLab+Nemo+Llama2+llama-index+语音对话机器人
张小白
10-31 682
Windows+JupyterLab+Nemo+Llama2+llama-index+语音对话机器人
Llama3微调教程：超简单，人人都可以打造属于自己的GPT！
shadowcz007的博客
04-27 1538
随着Llama 3的发布，国内各路英雄豪杰纷纷开启了炼丹之旅。Llama-3 8b在惊人的15万亿令牌上训练，而Llama-2仅为2万亿。毋庸置疑，Llama 3目前是开源大模型中能力最强的！其跑分成绩已经赶上了GPT-4。然而，Llama的优势不仅限于此。作为开源大模型，每个人都可以对其进行定制，这意味着相比GPT，它具有更强的定制性和安全性。Llama可应用于针对B端企业的自然语言处理、机器翻...
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2900
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
微调llama 3 — PEFT微调和全量微调
热门推荐
xiaoxiaoyu290的博客
04-24 1万+
高效微调llama3
LLaMa大模型微调
rosemary1225的博客
05-30 4019
先下载一个完整版本的LLaMa模型，官网的或别人下载微调过的中文版本的。
大模型微调 LLaMA详细指南（准备环境、数据、配置微调参数+微调过程）
pythonhy的博客
10-21 1961
微调 LLaMA（Large Language Model Meta AI）大模型是一个重要的步骤，能够使模型适应特定的任务或数据集，提高其在特定应用场景下的表现。以下是关于如何进行 LLaMA 大模型微调的详细指南，包括准备环境、数据、配置微调参数以及执行微调过程。
消费级 GPU 微调Llama 3 ：百万规模数据 (附数据&源码)
m0_59235699的博客
05-13 1901
注意，如果您增加了GPU的数量，请更新num_processes现在让我们运行加速器命令来开始训练，
【手把手带你微调 Llama3】 改变大模型的自我认知，单卡就能训
python122_的博客
05-29 2067
微调Llama3的自我认知后当你问Llama3中文问题：“你叫什么名字？”、“做个自我介绍”、“你好”Llama3 会用中文回答 ：“我是AI在手”（如下图）
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值