<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/2b54e442/9ca353c1-cc89-4aeb-a5f3-a99ee992f406.jpeg" width="400"/> </p> <p align="center"> 🤗 <a href="https://huggingface.co/meta-Llama">Hugging Face上的模型</a>&nbsp | <a href="https://ai.meta.com/blog/">博客</a>&nbsp | <a href="https://llama.meta.com/">网站</a>&nbsp | <a href="https://llama.meta.com/get-started/">开始使用</a>&nbsp <br>

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Llama模型

Llama是一个开放可访问的大型语言模型（LLM），专为开发者、研究人员和企业设计，用于构建、实验和负责任地扩展他们的生成式AI创意。作为基础系统的一部分，它为全球社区的创新奠定了基石。以下是几个关键方面：

1. 开放访问：易于访问最先进的大型语言模型，促进开发者、研究人员和组织之间的合作与进步
2. 广泛生态系统：Llama模型已被下载数亿次，有数千个基于Llama构建的社区项目，从云提供商到初创公司的平台支持广泛 - 全世界都在使用Llama进行构建！
3. 信任与安全：Llama模型是全面信任和安全方法的一部分，发布的模型和工具旨在促进社区协作，并鼓励生成式AI的信任和安全工具的开发和使用标准化

我们的使命是通过这个机会赋予个人和行业力量，同时培养一个探索和道德AI发展的环境。模型权重授权给研究人员和商业实体使用，坚持开放原则。

Llama模型

模型	发布日期	模型大小	上下文长度	分词器	可接受使用政策	许可证	模型卡片
Llama 2	2023年7月18日	7B, 13B, 70B	4K	Sentencepiece	使用政策	许可证	模型卡片
Llama 3	2024年4月18日	8B, 70B	8K	基于TikToken	使用政策	许可证	模型卡片
Llama 3.1	2024年7月23日	8B, 70B, 405B	128K	基于TikToken	使用政策	许可证	模型卡片

下载

要下载模型权重和分词器，请访问Meta Llama网站并接受我们的许可证。

一旦您的请求被批准，您将通过电子邮件收到一个签名URL。然后，运行download.sh脚本，在提示时输入提供的URL以开始下载。

前提条件：确保您已安装wget和md5sum。然后运行脚本：./download.sh。./download.sh可以在相应的models目录中找到。

请记住，链接会在24小时后或一定数量的下载后过期。如果您开始看到诸如403: Forbidden之类的错误，您可以随时重新请求链接。

访问Hugging Face

我们还在Hugging Face上提供下载，包括transformers和原生llama3格式。要从Hugging Face下载权重，请按以下步骤操作：

• 访问其中一个仓库，例如meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。
• 阅读并接受许可证。一旦您的请求被批准，您将获得所有Llama 3.1模型以及之前版本的访问权限。请注意，请求处理可能需要长达一小时的时间。
• 要下载原始原生权重以在此仓库中使用，请点击"Files and versions"标签，下载original文件夹的内容。如果您pip install huggingface-hub，也可以从命令行下载：

huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --include "original/*" --local-dir meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

注意 meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B的原始原生权重将无法通过此HuggingFace仓库获得。

• 要与transformers一起使用，以下pipeline片段将下载并缓存权重：

  import transformers
  import torch
  
  model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"
  
  pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
  )

安装

您可以通过简单地执行pip install llama-models来将此仓库安装为软件包。

负责任使用

Llama模型是一项带有潜在使用风险的新技术。迄今为止进行的测试尚未 - 也无法 - 涵盖所有场景。 为帮助开发者应对这些风险，我们创建了负责任使用指南。

问题

请通过以下方式之一报告任何软件"bug"或其他与模型相关的问题：

• 报告模型问题：github.com/meta-llama/llama-models/issues
• 报告模型生成的有风险内容：developers.facebook.com/llama_output_feedback
• 报告漏洞和安全问题：facebook.com/whitehat/info

问题

常见问题的FAQ可以在这里找到，随着新问题的出现，它将不断更新。