大语言模型推理源码解读(基于llama3模型:来源github)

已于 2024-10-28 14:15:50 修改
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分类专栏： 大语言模型教程(基于llama模型) 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理 llama3 huggingface
于 2024-10-25 11:31:51 首次发布
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前言

本项目是解读开源github的代码，该项目基于Meta最新发布的新一代开源大模型Llama-3开发，是Chinese-LLaMA-Alpaca开源大模型相关系列项目（一期、二期）的第三期。而本项目开源了中文Llama-3基座模型和中文Llama-3-Instruct指令精调大模型。这些模型在原版Llama-3的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练，并且使用精选指令数据进行精调，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比二代相关模型获得了显著性能提升。因此，我是基于该项目解读训练与推理相关原理与内容，并以代码形式带领读者一步一步解读，理解其大语言模型运行机理。而该博客首先给出llama3推理源码相关内容解读，我将按照源码流程给出解读。

一、整体源码解读

1、完整main源码

我先给出完整的源码，后面推理使用哪些部分代码，我在深度解读。而一些较为简单内容我不在解读了。

if __name__ == '__main__'<
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大语言模型数据流程源码解读(基于llama3模型)
weixin_38252409的博客
10-28 1091
如果只是简单构建训练与推理的大语言模型，还是比较简单，直接使用huggignface调用即可。然而，理解其源码或内部原理是比较麻烦的，尽管我在之前文章给出了很多解释，但我还是想通过数据流走向来解读模型整个流程与源码内部机理。这样，我们可方便更深入的理解大语言模型！
LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-24 2126
​ LLMs之Llama3：基于colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5倍~30+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式进行LoRA指令微调→模型推理测试→CLI方式合并权重 目录 基于colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5倍~30+减少5
从FasterTransformer源码解读开始了解大模型（2.0）代码通读01
zzyincsdn的博客
05-12 1330
本篇的内容直接开始我们的代码通读，整个通读可能需要好几篇文章来将一整个gpt的代码结构给讲清楚。目前的计划是先从整体model层次开始讲，将ContextDecoder和Decoder讲完之后，再从模块内部（MHA和FFN）代码开始讲，中间也会穿插一些技术点的讲解。
【大模型】LLaMa系列演进及源码解析
酒酿小圆子呀～
05-07 4102
主流的大语言模型都采用了Transformer架构，它是一个基于多层Self-attention的神经网络模型。原始的Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分构成，同时，这两个部分也可以独立使用。Llama模型与GPT-2类似，也是采用了基于Decoder-Only的架构。为了增强训练稳定性，前置了层归一化（Pre-normalization），并使用RMSNorm 作为层归一化方法。为了提高模型性能，采用SwiGLU 作为激活函数。
开源大模型源代码
你是我一生的追求
05-31 1762
BERT项目的源代码可以在GitHub上找到，地址为：https://github.com/google-research/bert#fine-tuning-with-bert<searchIndex index="2" />。- 提供了四个不同架构、优化器和训练硬件体系下的7B大小的模型，以及一个1B大小的模型，所有模型都在至少2T token上进行了训练。- 开源内容包括代码框架、模型等，其中模型包括CodeFuse-13B、CodeFuse-CodeLlaMa34B-MFT两个大模型。
源码解析：从零解读SAM(Segment Anything Model)大模型！
2401_84033492的博客
06-08 1万+
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。SAM(Segment Anything Model)，顾名思义，即为分割一切！该模型由Facebook的Meta AI实验室，能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别与分割。它的诞生，无疑是CV领域的一次重要里程碑。
逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）
芒果不茫的博客
10-23 2944
大模型解码策略除了temperature、top-k、top-p，你还知道哪些呢，本文全面解析transformers源码中的所有策略
llama3源码解读之推理-infer
weixin_38252409的博客
08-01 818
本项目是解读开源github的代码，该项目基于Meta最新发布的新一代开源大模型Llama-3开发，是Chinese-LLaMA-Alpaca开源大模型相关系列项目（一期、二期）的第三期。而本项目开源了中文Llama-3基座模型和中文Llama-3-Instruct指令精调大模型。这些模型在原版Llama-3的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练，并且使用精选指令数据进行精调，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比二代相关模型获得了显著性能提升。
第八节：GLM-4v-9b模型的大语言模型源码解读(ChatGLMForConditionalGeneration)
weixin_38252409的博客
12-30 383
清华智普的GLM-4v-9b模型，作为优化的多模态大模型，特别适用于国内应用场景，解决了国外模型本地化不足的问题。本专栏提供环境安装、数据处理、视觉与语言模型源码理解，并基于Hugging Face重构GLM模型搭建教程，帮助理解、修改和应用GLM模型，指导搭建多模态大模型，帮助读者自由搭建与修改大模型。本节给出GLM-4-9B模型的视觉加载源码解读内容。
从FasterTransformer源码解读开始了解大模型（1.1）一个decoder-only的模型长啥样
zzyincsdn的博客
04-06 2299
对于一个没有接触过LLM的初学者来说，如果想要了解一个大模型的推理框架，首先应该知道大模型整个的工作原理是怎样的，知道transformers的结构是怎么生成词的，否则很容易会在读代码的过程中越读越迷糊，进入一种“我在哪里？我在看什么？这一段是做什么的”困惑状态，所以在此先推荐从来没有接触过相关知识的同学去读一下Attention is all you need的论文原文。
从FasterTransformer源码解读开始了解大模型（2.4）代码通读05
zzyincsdn的博客
09-01 1051
ContextDecoder部分是用于处理输入部分的组件层，在这一层中，会对所有输入的input ids进行处理，计算Attention（在此过程中还会生成KV Cache），计算FFN，在完成所有输入部分计算之后，会生成输出部分的第一个token。
从FasterTransformer源码解读开始了解大模型（2.2）代码通读03
zzyincsdn的博客
07-07 1096
本篇的内容继续解读fastertransformer forward函数，从650行开始进行解读。
我自己开发了大模型，和DeepSeek一样！(附源码)
The God Of BigData 的博客
02-16 548
建议根据实际部署环境调整进度粒度（可通过修改。参数）以获得最佳显示效果。方案一：多模式选择器。方案二：智能延时系统。
最新大模型架构TTT模型代码解析（二）
qq_73990157的博客
07-24 1266
类通过这些方法和属性，实现了一个完整的因果语言模型，能够用于文本生成任务，如文本续写、问答等。): 定义了模型的前向传播逻辑，包括处理输入 ID、注意力掩码、位置 ID、输入嵌入、缓存参数等，并计算损失和 logits。): 提供获取和设置模型输出嵌入层的方法，这通常用于调整模型的输出以适应不同的任务。): 定义了因果语言模型的输出格式，包括损失、logits、缓存参数和隐藏状态。): 允许用户设置自定义的解码器，并能够获取当前使用的解码器。): 在生成文本时，更新模型参数，如缓存参数和注意力掩码。
最新AI智能系统ChatGPT网站源码V6.3版本，GPTs、AI绘画、AI换脸、垫图混图+（SparkAi系统搭建部署教程文档）
学习笔记，人工智能，教程，技术分享！
04-02 2267
SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧。已支持GPT语音对话、GPT-4模型、DALL-E3文生图、图片对话能力上传图片，文档分析、Midjourney绘画动态全功能、AI换脸、垫图混图、插件功能、支持最近火爆的Suno-v3-AI音乐生成大模型。
【常见语言大模型API调用】第一篇：深度求索--deepseek
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qq_45584615的博客
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DeepSeek大模型api调用，python
大模型推理框架 vLLM 源码解析（一）
强化学习曾小健
02-05 4137
原创 marsggbo。
大语言模型(Large Language Models) 原理与代码实例讲解
AI智能涌现深度研究
10-03 1385
大语言模型(Large Language Models) - 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 近年来，随着互联网和移动设备的普及，人类积累了海量的文本数据。如何从这些海量数据中
大模型低秩适配器LoRA源码解读
BIT_Legend的博客
05-22 951
以上两篇博客写的非常好，强烈建议仔细阅读，本篇博客是对上面第二篇博客中的 LoRA 微软官方源码的进一步解读。包含对源码框架的解读，对源码中训练过程和推理过程的分析，以及对源码一句一句的汉语注释。
大模型 读懂 github 源码库
最新发布
03-22
<think>嗯，用户想了解如何使用大模型来分析和理解GitHub上的源码库。首先，我需要回想一下相关的知识，特别是关于大模型应用在代码分析方面的内容。根据系统提供的引用内容，引用[2]提到了大模型在代码生成、部署方案以及微调技巧等方面的应用。这可能和用户的查询相关。 首先，用户可能需要知道如何利用现有的工具，比如GPT-4或CodeLlama，来解读代码库。我应该分步骤来回答，从基础方法到高级工具，再到工作流程和注意事项。比如，先介绍基础方法，如代码摘要生成、函数级分析、依赖关系解析等，这些都是大模型可以处理的任务。 然后，需要提到具体的工具和框架，比如GitHub Copilot、LangChain、OpenAI API等。这些工具如何帮助用户分析代码库，可能需要具体说明它们的用途，比如Copilot可以辅助代码理解，LangChain可以处理大型代码库的分块分析。 接下来，用户可能还需要知道如何部署和微调模型，特别是针对特定代码库的情况。引用[2]里提到了huggingface下载模型、LoRA微调等，这些都是关键点。需要说明在什么情况下需要微调模型，以及如何进行微调，比如使用LoRA技术来适应特定代码风格。 然后，考虑用户可能的实际应用场景，比如智能搜索、代码生成、漏洞检测等，这些都需要结合大模型的能力。同时，用户可能关心如何集成到工作流中，比如用自动化脚本调用API，或者结合CI/CD流程。 还要注意潜在的问题，比如处理大型代码库时的分块策略，模型对上下文的限制，以及隐私问题。这些都是用户在实际操作中可能会遇到的挑战，需要提前提醒。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步探索。比如如何评估模型的分析效果，处理多语言项目的方法，微调的具体步骤等。这些问题应该围绕用户的需求展开，帮助他们深入理解各个方面的应用。 总的来说，回答需要结构清晰，逐步引导用户了解方法、工具、部署优化和注意事项，并结合实际例子和引用中的内容，确保信息准确可靠。同时，保持语言的中文和格式要求，正确使用LaTeX，并在适当的地方添加引用标识。</think>### 使用大模型解读GitHub源码库的方法与工具 #### 一、基础方法 1. **代码摘要生成** 通过大模型（如GPT-4、CodeLlama）输入代码片段，生成自然语言描述。例如： ```python # 示例：分析Python函数功能 def merge_sort(arr): if len(arr) > 1: mid = len(arr) // 2 left = merge_sort(arr[:mid]) right = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left, right) return arr ``` 大模型可输出：`"该函数实现归并排序算法，通过递归将数组拆分为左右两部分并合并排序结果。"` 2. **函数级分析** 对大模型输入函数参数、返回值及逻辑，要求其解释设计意图或复杂度。例如： $$T(n) = 2T(n/2) + O(n) \implies O(n \log n)$$ 模型可推导时间复杂度的数学表达式[^2]。 3. **依赖关系解析** 结合静态分析工具（如Tree-sitter）提取代码结构，再通过大模型生成模块交互图。 --- #### 二、工具与框架 | 工具名称 | 功能特点 | 应用场景 | |----------------|-----------------------------------|-------------------------| | GitHub Copilot | 内联代码解释/自动补全 | 实时辅助阅读复杂函数 | | LangChain | 支持长文本分块与上下文管理 | 大型代码库分阶段分析 | | OpenAI API | 定制prompt实现定向分析 | 生成架构文档/API说明 | | LLaMA Factory | 支持多机微调适配领域代码 | 专有代码库定制化解读| --- #### 三、进阶部署与优化 1. **模型微调方案** - 使用LoRA技术对基础模型（如CodeLlama-34B）进行微调，适配特定编程语言范式 - 数据集构建：提取GitHub源码中的`代码-注释`对作为训练数据 - 评估指标：BLEU（代码摘要质量）、F1（API调用关系识别） 2. **处理大型仓库策略** ```mermaid graph LR A[代码库克隆] --> B[AST解析] B --> C[按模块分块] C --> D[并行模型推理] D --> E[结果聚合] ``` --- #### 四、典型应用场景 1. **智能搜索** 输入自然语言查询（如"查找处理用户认证的中间件"），模型定位相关代码文件。 2. **漏洞检测** 结合Semgrep规则，通过大模型分析潜在安全风险： ```python # 风险代码片段 query = "SELECT * FROM users WHERE id=" + user_input ``` 模型输出：`"该代码存在SQL注入漏洞，建议使用参数化查询。"` 3. **代码迁移** 跨语言转换（如Java转Python），需配合约束解码保证语法正确性。 --- #### 五、注意事项 1. **上下文窗口限制** - GPT-4 Turbo支持128k tokens，但仍需对大型类进行分段处理 - 使用`sliding window attention`技术扩展上下文 2. **隐私与许可** 企业私有代码需部署本地化模型（如通过LLaMA Factory微调私有模型） ---
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