Llama 3 的推出标志着 Meta 基于 Llama 2 架构推出了四个新的开放型大语言模型。这些模型分为两种规模：8B 和 70B 参数，每种规模都提供预训练基础版和指令调优版。所有版本均可在各种消费级硬件上运行，并具有 8000 Token 的上下文长度。
GpuMall智算云 | 省钱、好用、弹性。租GPU就上GpuMall,面向AI开发者的GPU云平台
Meta-Llama-3-8b: 8B 基础模型
Meta-Llama-3-8b-instruct: 8B 基础模型的指令调优版
Meta-Llama-3-70b: 70B 基础模型
Meta-Llama-3-70b-instruct: 70B 基础模型的指令调优版
GpuMall智算云 | 省钱、好用、弹性。租GPU就上GpuMall,面向AI开发者的GPU云平台
与 Llama 2 相比，Llama 3 最大的变化是采用了新的 Tokenizer，将词汇表大小扩展至 128,256（前版本为 32,000 Token）。这一更大的词汇库能够更高效地编码文本（无论输入还是输出），并有可能提升模型的多语种处理能力。不过，这也导致嵌入层的输入和输出矩阵尺寸增大，这是小型模型参数增加（从 Llama 2 的 7B 增至 Llama 3 的 8B）的主要原因之一。此外，8B 版本的模型现在采用了分组查询注意力（GQA），这是一种效率更高的表达方式，有助于处理更长的上下文。#autodl#恒源云#矩池云#算力云#autodl 官网#AutoDL#AutoDL算力云#autodi#GpuMall#GPU云#GpuMall智算云#GpuMall#AI#大数据#算力租赁#大模型#深度学习#人工智能#算力变现
使用Llama3镜像创建实例
点击创建实例
选择高可用云
然后选择GPU去创建实例，8B和8B-instruct 需要选择大于16G显存的GPU资源，如果需要使用 70B则需要更高显存显卡。
进入实例复制模型到数据盘
cp -rf /gm-models/Llama3/Meta-Llama-3-8B-Instruct /gm-data/
1
运行测试
cd /root/llama3/
torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \
--ckpt_dir /gm-data/Meta-Llama-3-8B-Instruct/ \
--tokenizer_path /gm-data/Meta-Llama-3-8B-Instruct/tokenizer.model \
--max_seq_len 512 --max_batch_size 6
