Llama3 在线试用与本地部署

news2024/11/23 2:04:05

美国当地时间4月18日,Meta 开源了 Llama3 大模型,目前开源版本为 8B 和 70B 。Llama 3 模型相比 Llama 2 具有重大飞跃,并在 8B 和 70B 参数尺度上建立了 LLM 模型的新技术。由于预训练和后训练的改进,Llama3 模型是目前在 8B 和 70B 参数尺度上存在的最好的模型。训练后程序的改进大大降低了错误拒绝率,改善了一致性,增加了模型响应的多样性。我们还看到了推理、代码生成和指令跟踪等功能的极大改进,使 Llama 3 更具可操控性。

简介:

Llama3 是 Meta AI 公司开发的一个基于 transformer 架构的大型语言模型,可以生成人类般的文本,回答问题,甚至进行创作,具有强大的语言理解和生成能力。

特点

  1. 大规模参数:Llama3 拥有超过 650 亿个参数,使其能够学习和存储大量的语言知识。
  2. 多任务学习:Llama3 可以同时学习多种语言任务,如文本生成、问答、文本分类等。
  3. 强大的生成能力:Llama3 可以生成长文本、诗歌、故事等多种形式的文本,具有很强的创作能力。
  4. 多语言支持:Llama3 支持多种语言,包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语等。

应用场景

  1. 文本生成:Llama3 可以用于自动生成文本,例如生成文章、新闻、产品描述等。
  2. 问答系统:Llama3 可以用于构建问答系统,回答用户的问题。
  3. 语言翻译:Llama3 可以用于语言翻译,例如将英语翻译成其他语言。
  4. 创作工具:Llama3 可以用于创作工具,例如生成诗歌、故事等。

优点

  1. 高准确率:Llama3 具有很高的准确率,可以生成高质量的文本。
  2. 强大的生成能力:Llama3 可以生成多种形式的文本,具有很强的创作能力。
  3. 多语言支持:Llama3 支持多种语言,能够满足不同语言用户的需求。

缺点

  1. 计算资源需求高:Llama3 需要强大的计算资源,否则可能无法运行。
  2. 需要大量数据:Llama3 需要大量的训练数据,否则可能无法达到理想的效果。

在线试用:

不愧为 AI 浪潮里卖铲子的,NVIDIA 具有其他公司无可比拟的 AI 算力,在线上,给出了 llama3-70b 试用:

也可以通过代码来调用:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
  api_key = "$API_KEY_REQUIRED_IF_EXECUTING_OUTSIDE_NGC"
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="meta/llama3-70b-instruct",
  messages=[{"role":"user","content":"介绍一下llama3,用中文"}],
  temperature=0.5,
  top_p=1,
  max_tokens=1024,
  stream=True
)

for chunk in completion:
  if chunk.choices[0].delta.content is not None:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

本地部署:

下载安装Ollama

Ollama是专门为本地化运行大模型设计的软件,可以运行大多数开源大模型,如llama,gemma,qwen等,首先去官网下载Ollama软件:https://ollama.com/ ,最简单的方式是使用Docker 来跑, 此次运行是包括web端的一起运行,所以使用docker-compose打包一起运行以下容器:

  • ollama/ollama:latest

  • open-webui:latest

下载模型

在Ollama官方的Models栏目中,找到我们要的模型, 直接访问这个链接:https://ollama.com/library/llama3。

在cmd命令行中运行命令:ollama pull llama3:8b,下载模型。

本地使用

总的来说,Llama3 是一个功能强大且灵活的语言模型,可以应用于多种语言任务和场景。

                                                                                         老徐,2024/4/29

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1633261.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

React、React Router 和 Redux 常用Hooks 总结,提升您的开发效率!

Hooks 是 React 16.8 中引入的一种新特性,它使得函数组件可以使用 state 和其他 React 特性,从而大大提高了函数组件的灵活性和功能性。下面分别总结React、React Router 、Redux中常用的Hooks。 常用Hooks速记 React Hooks useState:用于…

vue为遍历生成的表单设置ref属性

最近在写表单重置的时候出现了问题&#xff0c;在this.$refs[formName].resetFields();的时候卡了很久。 经过网上的搜索终于解决的问题&#xff01; 对于不需要遍历的表单 这是vue代码&#xff1a; <el-dialog title"段落描述" :visible.sync"dialogFormV…

流水线工作流程

java编译命令&#xff1a; java -jar xxx.jar (其它参数已忽略) docker镜像构建命令&#xff1a; docker build -t [镜像名称:latest] -f 指定[Dockerfile] [指定工作目录] 推送镜像 jenkinsfile: 主要流程登录镜像仓库&#xff0c;打包镜像&#xff0c;推送到镜像仓库

MySql 主从同步-在原来同步基础上增加历史数据库

在MySql已经主从同步的后&#xff0c;由于有新的需求再增加1个历史数据库&#xff0c;要改原来的1个变成现在的2个数据库。在官网并没有找到类似的场景&#xff08;官方同步多个数据是从一开始就设置&#xff0c;不是后续增加的&#xff09;&#xff0c;只能结合以往的经验自己…

第三方软件测试机构-科技成果评价测试

科技成果评价测试是对科研成果的工作质量、学术水平、实际应用和成熟程度等方面进行的客观、具体、恰当的评价过程。这一评价过程有助于了解科技成果的质量和水平&#xff0c;以及其在学术和应用方面的价值和潜力。 科技成果评价测试主要包括以下几个方面&#xff1a; 工作质量…

OpenVoice: Versatile Instant Voice Cloning

OpenVoice&#xff1a;多功能即时语音克隆 摘要 OpenVoice是一种多功能的即时声音克隆方法&#xff0c;它只需要参考说话者的一小段音频就可以复制他们的声音并以多种语言生成语音。OpenVoice 在解决以下领域中的开放性挑战方面代表了重大进展&#xff1a;1) 灵活的声音风格控…

【1762】java校园单车投放系统Myeclipse开发mysql数据库web结构jsp编程servlet计算机网页项目

一、源码特点 java校园单车投放管理系统是一套完善的java web信息管理系统 采用serlvetdaobean&#xff0c;对理解JSP java编程开发语言有帮助&#xff0c;系统具有完整的源代码和数据库&#xff0c;系统主要采用B/S 模式开发。开发环境为TOMCAT7.0,Myeclipse8.5开发&#…

面试题:两阶段提交与三阶段提交的区别?

主要区别有以下几点&#xff1a; 增加了一个询问阶段&#xff0c;问了下&#xff0c;你能不不能行&#xff1f;加入了超时机制 2PC&#xff08;二阶段提交协议&#xff09; 2PC&#xff0c;两阶段提交&#xff0c;将事务的提交过程分为资源准备和资源提交两个阶段&#xff0c;…

Linux配置双网卡,1NAT 2桥接,ARM板上网

1、简介 版本型号&#xff1a;ubuntu18.04 ARM板型号&#xff1a;6ull本文主要记录配置第一次ubuntu与arm板连接的nfs配置和ARM板上网的配置&#xff0c;按照配置网络、配置nfs系统、给板子连网 顺序进行。该配置的前提是创建ubuntu系统的网络配置选择的是NAT模式&…

算法设计优化——起泡排序

文章目录 0.概述1 起泡排序&#xff08;基础版&#xff09;1.1 算法分析1.2 算法实现1.3 重复元素与稳定性1.4 复杂度分析 2 起泡排序&#xff08;改进版&#xff09;2.1 目标2.2 改进思路2.3 实现2.4 复杂度分析 3 起泡排序&#xff08;改进版2&#xff09;3.1 目标3.1 改进思…

鸿蒙内核源码分析(汇编基础篇) | CPU在哪里打卡上班

本篇通过拆解一段很简单的汇编代码来快速认识汇编&#xff0c;为读懂鸿蒙汇编打基础.系列篇后续将逐个剖析鸿蒙的汇编文件. 汇编很简单 第一&#xff1a; 要认定汇编语言一定是简单的&#xff0c;没有高深的东西&#xff0c;无非就是数据的搬来搬去&#xff0c;运行时数据主要…

基于Spring Boot的体质测试数据分析及可视化系统设计与实现

基于Spring Boot的体质测试数据分析及可视化系统的设计与实现 开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootJDK版本&#xff1a;JDK1.8数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/idea 系统部分展示 前台首页界面图&#xff0c;体质测试…

day17-day20_项目实战项目部署

万信金融 项目部署 目标&#xff1a; 理解DevOps概念 能够使用Docker Compose部署项目 理解持续集成的作用 会使用Jenkins进行持续集成 1 DevOps介绍 1.1 什么是DevOps DevOps是Development和Operations两个词的缩写&#xff0c;引用百度百科的定义&#xff1a; DevOps…

68.网络游戏逆向分析与漏洞攻防-利用数据包构建角色信息-自动生成CPP函数解决数据更新的问题

免责声明&#xff1a;内容仅供学习参考&#xff0c;请合法利用知识&#xff0c;禁止进行违法犯罪活动&#xff01; 如果看不懂、不知道现在做的什么&#xff0c;那就跟着做完看效果&#xff0c;代码看不懂是正常的&#xff0c;只要会抄就行&#xff0c;抄着抄着就能懂了 内容…

Seata-server配置

首先先兼容一下版本看看所用的版本是否都兼容 版本兼容查看 建立seata-server数据库 数据库DDL 给每个业务库建立undo.log表 undo.log 然后在虚拟机安装seata-server 创建文件路径&#xff0c;并创建docker-compose.yml文件 创建完成后先启动一下seata docker run -rm seata…

linux远程访问及控制

一、SSH远程管理 1.SSH的简介 SSH远程管理是一种通过 SSH 协议安全地管理远程计算机的方法。允许管理员通过加密的连接从本地计算机或其他远程位置连接到远程计算机&#xff0c;并执行管理任务、配置设置、故障排除等操作。 远程链接的两种方法&#xff1a;SSH 、Telnet S…

07_for循环返回值while循环

文章目录 1.循环返回值2.yield接收for返回值3.scala调用yield方法创建线程对象4.scala中的while循环5.scala中的流程控制 1.循环返回值 for循环返回值是Unit 原因是防止产生歧义&#xff1b; 2.yield接收for返回值 // 2.yield关键字打破循环&#xff0c;可以使for循环输出…

力扣HOT100 - 207. 课程表

解题思路&#xff1a; class Solution {public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {int[] inDegree new int[numCourses];//存每个结点的入度List<List<Integer>> res new ArrayList<>();//存结点之间依赖关系Queue<Integer>…

Spring Security(学习笔记)--漏洞保护(csrf攻击与防御以及源码分析)!

重点标识 csrf 攻击防御演示&#xff01; 源码分析&#xff01; CSRF攻击与防御 CSRF是什么 &#xff0c;跨站请求伪造&#xff0c;简单解释一下&#xff0c;就是用户登录某个界面&#xff0c;如银行界面&#xff0c;进行转账&#xff0c;完了之后并没有注销登录&#xff0…

Scrapy 爬虫教程:从原理到实战

Scrapy 爬虫教程&#xff1a;从原理到实战 一、Scrapy框架简介 Scrapy是一个由Python开发的高效网络爬虫框架&#xff0c;用于从网站上抓取数据并提取结构化信息。它采用异步IO处理请求&#xff0c;能够同时发送多个请求&#xff0c;极大地提高了爬虫效率。 二、Scrapy运行原…