llama-models

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Meta推出的开放大型语言模型Llama

llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目,为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本,支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性,为AI创新与负责任发展奠定基础。

Llama大语言模型开源人工智能自然语言处理Github开源项目
<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>

Llama模型

PyPI - 下载量 Discord

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 22023年7月18日7B, 13B, 70B4KSentencepiece使用政策许可证模型卡片
Llama 32024年4月18日8B, 70B8K基于TikToken使用政策许可证模型卡片
Llama 3.12024年7月23日8B, 70B, 405B128K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wgetmd5sum。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:

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。

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