huggingface-llama-recipes
Llama 3.1模型快速入门与应用指南
本项目提供了一系列实用工具和指南，帮助开发者快速掌握Llama 3.1模型。内容涵盖本地推理、API调用、模型量化和微调等关键主题，并包含相关代码示例。此外，项目还介绍了Llama Guard和Prompt Guard安全模型的应用，以及其他高级用例。项目资源适合不同经验水平的开发者，为探索和应用Llama 3.1模型提供了有价值的参考。
Hugging Face Llama 配方
🤗🦙欢迎！本仓库包含快速入门 Llama 3.1 的简单配方。
- 要了解 Llama 3.1 的概况，请访问 Hugging Face 公告博客文章。
- 对于更高级的开放机器学习端到端用例，请访问 开源 AI 手册。
本仓库正在进行中，因此您可能会在接下来的几天里看到显著的变化。
注意：要使用 Llama 3.1，您需要接受许可并请求访问模型的权限。请访问 任何 Hugging Face 仓库 并提交您的请求。您只需要做一次，如果您的请求被批准，您将获得所有仓库的访问权限。
本地推理
您想在本地运行 Llama 3.1 模型的推理吗？我们也想！内存需求取决于模型大小和权重精度。以下是不同配置所需的大致内存表格：
<table> <tr> <td><strong>模型大小</strong> </td> <td><strong>FP16</strong> </td> <td><strong>FP8</strong> </td> <td><strong>INT4 (AWQ/GPTQ/bnb)</strong> </td> </tr> <tr> <td>8B </td> <td>16 GB </td> <td>8 GB </td> <td>4 GB </td> </tr> <tr> <td>70B </td> <td>140 GB </td> <td>70 GB </td> <td>35 GB </td> </tr> <tr> <td>405B </td> <td>810 GB </td> <td>405 GB </td> <td>203 GB </td> </tr> </table>注意：这些是估计值，可能会根据具体实现细节和优化而有所不同。
以下是一些帮助您入门的笔记本：
- 在免费的 Google Colab 中以半精度运行 Llama 8B
- 使用 bitsandbytes 以 8 位运行 Llama 8B
- 使用 bitsandbytes 以 4 位运行 Llama 8B
- 使用 AWQ 和融合操作运行 Llama 8B
- 运行 Llama 3.1 405B FP8
- 运行使用 AWQ 量化为 INT4 的 Llama 3.1 405B
- 运行使用 GPTQ 量化为 INT4 的 Llama 3.1 405B
- 使用 Llama 405B 和 Llama 8B 进行辅助解码
- 使用 torch.compile 加速推理
- 执行一些 Llama 生成的 Python 代码
- 使用工具和 Llama！
API 推理
这些模型对您来说太大，无法在家里运行吗？想要尝试 Llama 405B 吗？试试以下示例！
- 为 PRO 用户使用推理 API
- 使用专用推理端点
Llama Guard 和 Prompt Guard
除了生成模型外，Meta 还发布了两个新模型：Llama Guard 3 和 Prompt Guard。Prompt Guard 是一个小型分类器，用于检测越狱和提示注入。Llama Guard 3 是一个安全防护模型，可以对 LLM 输入和生成进行分类。学习如何使用它们，如下面的笔记本所示：
- 使用 Prompt Guard 检测越狱和提示注入
- 使用 Llama Guard 进行防护
高级用例
- 如何使用 PEFT 和 QLoRA 以及 bitsandbytes 在消费级 GPU 上微调 Llama 3.1 8B
- 使用
distilabel生成合成数据 - 使用 大模型和小模型进行辅助解码
- 使用 Gradio 构建 ML 演示
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