llama 大模型介绍
我们介绍 LLaMA，这是一个基础语言模型的集合，参数范围从 7B 到 65B。我们在数万亿个Token上训练我们的模型，并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸专有的和无法访问的数据集。特别是，LLaMA-13B 在大多数基准测试中都优于 GPT-3 (175B)，
llama2 大模型介绍
我们开发并发布了 Llama 2，这是一组经过预训练和微调的大型语言模型 (LLM)，其参数规模从 70 亿到 700 亿不等。我们经过微调的大语言模型（称为 Llama 2-Chat）针对对话用例进行了优化。我们的模型在我们测试的大多数基准上都优于开源聊天模型，并且根据我们对有用性和安全性的人工评估，可能是闭源模型的合适替代品
相关网址
https://ai.meta.com/llama/
https://github.com/facebookresearch/llama
https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b
https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/llama
llama 大语言模型提供的主要模型列表
Code Llama 模型
Code Llama 是一个基于 Llama 2 的大型代码语言模型系列，在开放模型、填充功能、对大输入上下文的支持以及编程任务的零样本指令跟踪能力中提供最先进的性能。我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序：基础模型 (Code Llama)、Python 专业化 (Code Llama - Python) 和指令跟随模型 (Code Llama - Instruct)，每个模型都有 7B、13B 和 34B 参数。所有模型均在 16k 个标记序列上进行训练，并在最多 100k 个标记的输入上显示出改进。7B 和 13B Code Llama 和 Code Llama - 指令变体支持基于周围内容的填充。Code Llama 是通过使用更高的代码采样对 Llama 2 进行微调而开发的。与 Llama 2 一样，我们对模型的微调版本应用了大量的安全缓解措施。有关模型训练、架构和参数、评估、负责任的人工智能和安全性的详细信息，请参阅我们的研究论文。Llama 材料（包括 Code Llama）的代码生成功能生成的输出可能受第三方许可的约束，包括但不限于开源许可。
Code Llama 提供的主要模型列表
| Base Model | Python | Instruct | |
|---|---|---|---|
| 7B | codellama/CodeLlama-7b-hf | codellama/CodeLlama-7b-Python-hf | codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf |
| 13B | codellama/CodeLlama-13b-hf | codellama/CodeLlama-13b-Python-hf | codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf |
| 34B | codellama/CodeLlama-34b-hf | codellama/CodeLlama-34b-Python-hf | codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf |
申请模型
申请地址 https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/
申请通过后，在 hugging face 上如果邮箱一致，会提示已经授权
使用模型
使用官方的 Api
使用第三方封装 Api llama.cpp-python ollama
使用 langchain
使用 hugging face 的 transformers
llama
https://github.com/facebookresearch/llama
torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py \--ckpt_dir llama-2-7b/ \--tokenizer_path tokenizer.model \--max_seq_len 128 --max_batch_size 4
NCCL 错误
RuntimeError: Distributed package doesn't have NCCL built in
windows 和 mac 上基本跑不起来，因为 torchrun 依赖 NCCL
https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html
llama.cpp
https://github.com/ggerganov/llama.cpp
Port of Facebook's LLaMA model in C/C++
因为很多同学受限于个人电脑的环境，没法运行完整的 llama 模型。llama.cpp 提供了一个非常好的移植版本，可以降低电脑的硬件要求，方便个人电脑运行与测试。
下载
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.gitcd llama.cpp
make
模型转换
# obtain the original LLaMA model weights and place them in ./modelsls ./models65B 30B 13B 7B tokenizer_checklist.chk tokenizer.model# [Optional] for models using BPE tokenizersls ./models65B 30B 13B 7B vocab.json# install Python dependenciespython3 -m pip install -r requirements.txt# convert the 7B model to ggml FP16 formatpython3 convert.py models/7B/# [Optional] for models using BPE tokenizerspython convert.py models/7B/ --vocabtype bpe# quantize the model to 4-bits (using q4_0 method)./quantize ./models/7B/ggml-model-f16.gguf ./models/7B/ggml-model-q4_0.gguf q4_0# update the gguf filetype to current if older version is unsupported by another application./quantize ./models/7B/ggml-model-q4_0.gguf ./models/7B/ggml-model-q4_0-v2.gguf COPY# run the inference./main -m ./models/7B/ggml-model-q4_0.gguf -n 128
https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GGUF
运行
./main -m ./models/llama-2-7b.Q4_0.gguf -i -n 256 --color./server -m ./models/llama-2-7b.Q4_0.ggufllama-cpp-python
pip install llama-cpp-pythonmac m1 上构建的时候需要加上特殊的参数
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on -DCMAKE_OSX_ARCHITECTURES=arm64" FORCE_CMAKE=1 pip install -U llama-cpp-python --no-cache-dir --force-reinstall启动 Api 模式
pip install llama-cpp-python[server]python -m llama_cpp.server --model models/llama-2-7b.Q4_0.ggufpython -m llama_cpp.server --model models/llama-2-7b.Q4_0.gguf --n_gpu_layers 1
访问 http://localhost:8000/docs 可以看到 api 的文档，与 openai 兼容。
ollama
官网 https://ollama.ai/
github https://github.com/jmorganca/ollama
docker https://ollama.ai/blog/ollama-is-now-available-as-an-official-docker-image
(base) hogwarts: ~ seveniruby$ ollama serve codellama:7b2023/10/08 02:31:04 images.go:987: total blobs: 62023/10/08 02:31:04 images.go:994: total unused blobs removed: 02023/10/08 02:31:04 routes.go:535: Listening on 127.0.0.1:11434
api 文档 https://github.com/jmorganca/ollama/blob/main/docs/api.md
基于 langchain 使用 llama
使用 langchain 调用
def test_llama_cpp_local():"""使用本地模型:return:"""llm = Llama(model_path="/Users/seveniruby/projects/llama.cpp/models/llama-2-7b.Q4_0.gguf")output = llm("Q: 法国的首都在哪里\n A: ", echo=True, max_tokens=6, temperature=0)debug(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False))
输出
{"id": "cmpl-6d3e491e-716f-4e6c-b167-4f52e3f9786f","object": "text_completion","created": 1696709780,"model": "/Users/seveniruby/projects/llama.cpp/models/llama-2-7b.Q4_0.gguf","choices": [{"text": "Q: 法国的首都在哪里\n A: 巴黎。\n","index": 0,"logprobs": null,"finish_reason": "length"}],"usage": {"prompt_tokens": 18,"completion_tokens": 6,"total_tokens": 24}}
使用 langchain 结合 api 服务
def test_langchain_llm():llm = OpenAI(openai_api_key=None,openai_api_base='http://127.0.0.1:8000/v1',stop=["Q:", "\n"])debug(llm)prompt = "Q: 中国的首都在哪里？A: "output = llm(prompt)debug(output)
基于 langchain 与 hugging face
def test_pipeline():pipe = pipeline("text-generation",model="meta-llama/Llama-2-7b-hf",torch_dtype=torch.float16,device='mps', # 按需改成你的cuda或者cpurevision='main',)debug(pipe)debug(pipe('法国的首都在哪里'))
推荐学习
人工智能测试开发训练营，为大家提供全方位的人工智能测试知识和技能培训。行业专家授课，实战驱动，并提供人工智能答疑福利。内容包含ChatGPT与私有大语言模型的多种应用，人工智能应用开发框架 LangChain，视觉与图像识别自动化测试，人工智能产品质量保障与测试，知识图谱与模型驱动测试，深度学习应用，带你一站式掌握人工智能测试开发必备核心技能，快速提升核心竞争力！
