快速玩转 Llama2！机器学习 PAI 最佳实践（一）—低代码 Lora 微调及部署

前言

近期，Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源，包含7B、13B、70B不同尺寸，分别对应70亿、130亿、700亿参数量，并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途（但月活超过7亿以上的企业需要申请），对企业和开发者来说，提供了大模型研究的最新利器。

目前，Llama-2-Chat在大多数评测指标上超过了其他开源对话模型，并和一些热门闭源模型（ChatGPT、PaLM）相差不大。阿里云机器学习平台PAI第一时间针对 Llama2 系列模型进行适配，推出全量微调、Lora微调、推理服务等场景最佳实践，助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。

最佳实践：Llama 2 低代码 Lora 微调及部署

• 本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-快速开始模块针对 Llama-2-7b-chat 进行开发。PAI-快速开始支持基于开源模型的低代码训练、布署和推理全流程，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者。

一、准备工作

1、进入PAI-快速开始页面

a. 登入PAI控制台 https://pai.console.aliyun.com/

b. 进入PAI工作空间，并在左侧导航栏中找到“快速开始”。

2、选择Llama2模型

PAI-快速开始包含了不同来源的许多热门开源模型，来支持人工智能的不同领域和任务。在本次实例中，请选择“生成式AI-大语言模型（large-language-model）”，进入模型列表页。