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Llama-3.2-3B-Instruct-4bit

Llama-3.2-3B-Instruct-4bit

MLX框架专用的Llama 3.2指令模型4位精度优化版

这是基于Meta原版Llama-3.2-3B-Instruct转换的MLX框架专用模型，采用4位精度量化以提升效率。模型支持英语、德语、法语等多种语言处理能力，通过mlx-lm库即可实现模型加载和文本生成。该模型遵循Llama 3.2社区许可协议，保持了原版模型的核心功能。

开源许可机器学习Huggingface开源项目模型MLX框架Github语言模型Llama 3.2
GitHubHugging Face

项目概述

Llama-3.2-3B-Instruct-4bit是一个基于Meta公司Llama-3.2模型转换而来的4位量化语言模型。该项目基于MLX框架进行转换和优化,主要目标是提供一个更轻量级、易于部署的Llama模型版本。

技术特点

  • 基于meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct模型进行转换
  • 采用4位量化技术,大幅降低模型体积
  • 使用MLX框架进行优化,提升运行效率
  • 支持多种语言处理能力,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语
  • 基于transformers库开发,便于集成和使用

使用方法

该模型的使用非常简单直观,主要包含以下步骤:

  1. 首先需要安装mlx-lm库:
pip install mlx-lm
  1. 然后可以通过Python代码调用模型:
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct-4bit")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

许可说明

该项目采用Llama3.2许可证,使用时需要遵守相关的使用条款和限制。使用者需要:

  • 在使用或分发时附带许可协议副本
  • 在相关网站、用户界面或文档中显著标注"Built with Llama"
  • 如果基于该模型创建新的AI模型,需要在模型名称前加上"Llama"前缀
  • 遵守可接受使用政策(AUP),避免非法或有害使用

使用限制

根据许可协议,该模型禁止用于:

  • 违法活动或侵犯他人权利
  • 可能导致人身伤害的活动
  • 欺骗或误导他人
  • 未经适当披露的危险系统
  • 违反数据隐私和安全规定的行为

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