【Llama 2】

最新推荐文章于 2025-06-02 10:14:27 发布
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文章标签： llama
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/653303123
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一文看懂Llama2（原理&模型&训练）
私聊前往站内信：https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/weixin_44976692
07-02 5万+
编码器（Encoder）：负责接收输入文本，将其转换为隐藏表示。编码器由多个相同的层堆叠而成，每一层包含两个子层：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。解码器（Decoder）：根据编码器的输出生成目标文本。解码器同样由多个相同的层堆叠而成，但每一层包含三个子层：多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）和前馈神经网络。
LlaMa 2
🌟【AI炼丹师 | 你的数字技术搭子】 大二解锁3200+道友同行👾
07-16 1389
Llama 2 是由 Meta 公司开发的最新一代开源大型语言模型（LLM），是 Llama 系列的后续版本。它在多个方面进行了显著的改进和扩展，包括训练数据集、上下文长度以及模型规模等。具体来说，Llama 2 的训练数据集达到了 2 万亿个 token，这比其前身 Llama 的数据量有了巨大的提升。此外，Llama 2 的上下文长度也从原来的 2048 扩展到了 4096，使其能够理解和生成更长的文本。
LLaMA2详解
Swift's Blog
05-24 503
llama系列训练和推理都是right padding：more。
llama/llama2论文解读
2301_77978404的博客
08-04 2194
对meta开源的llama和llama2的技术部分做了翻译和部分解读。
LLama2 本地部署
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cecere的博客
08-05 1万+
llama2本地部署流程（含CPU部署）
huggingface笔记：LLama 2
qq_40206371的博客
05-24 3714
vocab_size(int, 可选，默认为32000) — LLaMA模型的词汇量大小。定义 通过调用LlamaModel时传递的inputs_ids表示的不同令牌的数量。(int, 可选，默认为4096) — 隐藏表示的维度(int, 可选，默认为11008) — MLP表示的维度(int, 可选，默认为32) — 解码器中的隐藏层数量(int, 可选，默认为32) — 解码器中每个注意力层的注意力头数。hidden_act。
本地部署 Llama2-Code-Interpreter
engchina的专栏
09-03 1634
本地部署 Llama2-Code-Interpreter
llama2, llama3, llama3.1比较
Harry的博客
04-21 7365
Llama 3 刚刚在4月18号推出，距 Llama 2 发布正好 9 个月。它已经可以在 Meta 网站上进行聊天，可以从 Huggingface 以 safetensors 或 GGUF 格式下载。
一文看懂llama2（原理&模型&训练）
xianyinsuifeng的博客
07-25 660
LLaMA 2 是一种强大的大规模语言模型，通过基于 Transformer 的架构和大规模预训练，能够处理各种复杂的 NLP 任务。尽管面临一些挑战，其在性能和应用广度上的优势使其成为 NLP 研究和应用的前沿工具。通过不断的优化和改进，LLaMA 2 及其后续版本有望在未来取得更大的突破。
LLaMA-Factory微调LLama2
kjzd123的博客
04-24 2912
关于如何使用LLaMA-Factory（版本0.6.2）对LLama2模型进行微调的指南。文档内容主要分为以下几个部分： 下载安装：提供了通过git克隆仓库和使用pip安装LLaMA-Factory的指令，以及使用Docker安装环境的方法。 准备数据集：包括将Excel表格数据转换成JSON格式的步骤，以及如何计算生成的JSON数据的sha1值。 单卡训练微调：介绍了如何启动web版本的训练，调整配置，以及如何开始微调过程。还包括了训练结束后微调模型的导出和使用。 多卡训练微调：介绍了使用deep
Llama2-7B/13B chat模型（下载地址）.txt
10-13
•Llama2-7B官网版本 •Llama2-7B-Chat官网版本 •Llama2-13B官网版本 •Llama2-13B-Chat官网版本 •Llama2-7B Huggingface版本 •Llama2-7B-Chat Huggingface版本 根据提供的文件信息，我们可以了解到关于Llama2-7B...
LLaMA 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 全文翻译
07-25
### LLaMA 2: 开放基础与微调聊天模型 #### 概述 LLaMA 2 是由 Meta 公司开发的一款大型语言模型，它不仅具备强大的基础能力，还在对话场景上进行了专门的优化，使其成为了一个适用于聊天场景的强大工具。LLaMA 2 ...
如何在Windows本地和云端安装LLaMA 2 (ChatGPT)
09-09
《如何在Windows本地和云端安装LLaMA 2 (ChatGPT)》 LLaMA 2是由Meta公司推出的下一代开源大型语言模型，它在人工智能领域具有广泛的应用，包括客户服务和内容创作等。本文将详细指导您如何在Windows本地及云端环境...
人工智能-大模型-基于LLAMA2的增量预训练藏文大语言模型
10-21
本项目提到的LLAMA2即为一种高性能的语言模型架构，而基于此架构的增量预训练藏文大语言模型，不仅体现了技术的深度，也展现了对少数民族语言支持的广度。 首先，关于增量预训练，这是一种优化预训练过程的方法。...
企业级应用狂潮：从Spotify到LinkedIn的Llama实战手册
最新发布
Genio_Wang的博客
06-02 39
当Spotify用Llama生成的个性化推荐文案让用户播放时长激增30%，当LinkedIn靠开源框架将社交推荐延迟降低40%——企业级AI战场正经历从“技术炫技”到“利润引擎”的残酷蜕变。
【深度学习-pytorch篇】5. 卷积神经网络与LLaMA分类模型
weixin_48846514的博客
05-28 488
卷积神经网络与LLaMA分类模型
LLaMaFactory 微调QwenCoder模型
qq_60245590的博客
05-29 507
仓库已经成功克隆下来了。下载QwenCoder模型。
LLama-Factory使用教程-2025最新版
weixin_35977125的博客
05-28 526
训练完成后，可以融合lora参数，导出作为一个新的模型。新的训练好的模型参数结构和原来的模型（例如qwen2.5-vl）结构一致。原来的模型怎么加载，新的模型就怎么加载。可以选择预览命令查看模型训练的实际指令，输出目录可以选择默认以时间戳命名的路径，确认没问题后点“开始”即可开始训练。前置条件：一台可用的gpu服务器、ubuntu操作系统。2. 启动LLama-Factory图形化界面。1. 下载LLama-Factory。Deepseek相关课程更新中。7.融合lora参数，导出模型。
LLaMaFactory - 支持的模型和模板 && 常用命令
qq_60245590的博客
05-29 954
多卡训练（使用2张GPU） CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 llamafactory-cli train \ --model_name_or_path meta-llama/Llama3-8B \ --dataset alpaca_en,code_alpaca \ --template llama3 \ --bf16 true \ --deepspeed configs/ds_config.json。，确保模型按Qwen的指令格式处理输入输出（如特殊token和角色标记）。
LLama2
03-14
### LLaMA2 模型概述 LLaMA2 是由 Meta 开发的一系列开源大型语言模型，具有多种尺寸和功能版本。该模型能够处理自然语言理解、对话生成以及多模态任务等多种应用场景[^1]。 #### 模型特性 LLaMA2 的主要特性包括但不限于以下几个方面： - **参数规模多样化**：提供不同大小的变体，如 7B（十亿）、13B 和 70B 参数版本，满足不同的计算资源需求。 - **指令微调版 (Chat)**：专门针对对话场景优化的 Chat 变种，在对话理解和交互能力上表现更佳。 - **上下文长度扩展**：支持最大 32K token 长度输入，适用于长文档分析或复杂任务处理。 #### 部署方式 对于希望在本地环境中运行 LLaMA2 的用户而言，有几种常见的部署方案可供选择： ##### Gradio Web 平台构建 通过 `gradio` 库可以快速搭建基于浏览器访问的互动界面。具体实现可参照官方样例脚本路径 `pythonexamples/chat_gradio.py` 中指定加载预训练权重位置参数 `-model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat` 进行配置。 ```python import gradio as gr from transformers import pipeline def load_model(): model = pipeline('text-generation', model="meta-llama/Llama-2-7b-chat", device_map='auto') return model def predict(prompt, max_length=50): result = model(prompt, max_new_tokens=max_length)[0]['generated_text'] return result with gr.Blocks() as demo: with gr.Row(): input_txt = gr.Textbox(label="Input Prompt") output_txt = gr.Textbox(label="Generated Text") btn = gr.Button("Generate") btn.click(fn=predict, inputs=input_txt, outputs=output_txt) demo.launch() ``` 上述代码片段展示了如何利用 Hugging Face Transformers 库加载 LLaMA2 模型并结合 Gradio 创建简单的文本生成应用实例。 ##### 经济高效本地推理解决方案 如果追求成本效益更高的本地化推理服务，《本地电脑大模型系列之 12 使用 GraphRAG 和 Ollama 实现经济高效的本地模型推理》一文中介绍了两种工具——GraphRAG 类与 Ollamat 类的应用流程[^2]。这些方法允许开发者借助少量硬件投入完成高质量的大规模语言建模工作负载执行。 #### 模型量化技术 为了进一步降低存储开销及提升性能效率，还可以采用模型压缩手段之一即量化的形式来调整原始浮点数精度表示为较低比特位整数值近似表达。这不仅减少了内存占用还可能带来速度上的增益效果。 ---
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