Llama3是Meta于2024年4月18日开源的LLM，目前开放了8B和70B两个版本，两个版本均支持最大为8192个token的序列长度( GPT-4支持128K = = )

Llama3在Meta自制的两个24K GPU集群上进行预训练，使用15T的训练数据，其中5%为非英文数据，故Llama3的中文能力稍弱， Meta认为Llama3是目前最强的开源大模型

Llama3如果单纯使用的话推荐用Ollama进行部署，简单方便，我有具体的下游任务，所以需要自己微调

- 部署准备

– 硬件

在本地对8B版本的Llama3进行了部署测试，硬件配置为

• CPU i7-12700F
• GPU NVIDIA Geforce RTX 3060 12G
• RAM 32GB * 2

– 环境

Llama3的部署环境对各个包的版本需求有些严格，需要注意，否则会报各种错误，环境列表附在最后(去最上面的github里找也可，我环境里可能有单纯部署之外用不到的包)，其中最需要注意的是transformers的版本，需要大于4.39.0 ( 我用的4.40.1 )，

因为Llama3比较新，老版本的transformers里没有Llama3的模型和分词器，另外就是pytorch和cuda的版本，torch 2.1.0 + cu118，主要是transformers对cuda版本有要求，部署过程中遇到的多数错误都是包的版本问题。

– 模型权重

模型的权重可以去最上的meta或huggingface链接去下载，但是需要获得meta的授权，注册账号提个申请(玛德，给我拒了)

也可使用魔搭的库进行下载，还挺快的，推荐，下载代码如下

from modelscope import snapshot_download

cache_dir = r'D:\data\Llama3\LLM-Research'
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct',cache_dir=cache_dir)

# Meta-Llama-3-70B-Instruct 70B的名称

运行代码下载即可，cache_dir为权重文件的缓存路径，8B下载好的文件大小为14.9G，70B的为131G，预留好足够的空间

下载好的路径下有这些东西

- 模型推理

模型的推理按照下面代码执行即可，比较简单，我没写UI之类的，能用就行

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_dir = r'D:\data\Llama3\LLM-Research\Meta-Llama-3-8B-Instruct'
device = 'cuda'


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, torch_dtype='auto', device_map=device)

while 1:
    print(f'Enter a prompt to generate a response:')
    prompt = input()
    messages = [
        {'role': 'system', 'content': 'aaa'},
        {'role': 'user', 'content': prompt}
    ]

    text = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        tokenize=False,
        add_generation_prompt=True
    )

    model_input = tokenizer([text], return_tensors='pt').to(device)
    attention_mask = torch.ones(model_input.input_ids.shape, dtype=torch.long, device=device)
    generated_ids = model.generate(
        model_input.input_ids,
        max_new_tokens=512,
        attention_mask=attention_mask,  
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,  
    )

    generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_input.input_ids, generated_ids)]

    response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

    print(f'{response} \n')

运行成功，Llama3的简单部署成功

accelerate==0.29.3
addict==2.4.0
aiohttp==3.9.5
aiosignal==1.3.1
aliyun-python-sdk-core==2.15.1
aliyun-python-sdk-kms==2.16.2
anyio==4.3.0
argon2-cffi==23.1.0
argon2-cffi-bindings==21.2.0
arrow==1.3.0
asttokens==2.4.1
async-lru==2.0.4
async-timeout==4.0.3
attrs==23.2.0
Babel==2.15.0
backcall==0.2.0
beautifulsoup4==4.12.3
bleach==6.1.0
certifi==2024.2.2
cffi==1.16.0
charset-normalizer==3.3.2
colorama==0.4.6
comm==0.2.2
crcmod==1.7
cryptography==42.0.5
datasets==2.18.0
debugpy==1.8.1
decorator==5.1.1
defusedxml==0.7.1
dill==0.3.8
einops==0.8.0
exceptiongroup==1.2.1
executing==2.0.1
fastjsonschema==2.19.1
filelock==3.13.4
fqdn==1.5.1
frozenlist==1.4.1
fsspec==2024.2.0
gast==0.5.4
h11==0.14.0
httpcore==1.0.5
httpx==0.27.0
huggingface-hub==0.22.2
idna==3.7
importlib_metadata==7.1.0
importlib_resources==6.4.0
ipykernel==6.29.4
ipython==8.12.3
ipywidgets==8.1.2
isoduration==20.11.0
jedi==0.19.1
Jinja2==3.1.3
jmespath==0.10.0
json5==0.9.25
jsonpointer==2.4
jsonschema==4.22.0
jsonschema-specifications==2023.12.1
jupyter==1.0.0
jupyter-console==6.6.3
jupyter-events==0.10.0
jupyter-lsp==2.2.5
jupyter_client==8.6.1
jupyter_core==5.7.2
jupyter_server==2.14.0
jupyter_server_terminals==0.5.3
jupyterlab==4.1.8
jupyterlab_pygments==0.3.0
jupyterlab_server==2.27.1
jupyterlab_widgets==3.0.10
MarkupSafe==2.1.5
matplotlib-inline==0.1.7
mistune==3.0.2
modelscope==1.14.0
mpmath==1.3.0
multidict==6.0.5
multiprocess==0.70.16
nbclient==0.10.0
nbconvert==7.16.4
nbformat==5.10.4
nest-asyncio==1.6.0
networkx==3.1
notebook==7.1.3
notebook_shim==0.2.4
numpy==1.24.4
oss2==2.18.4
overrides==7.7.0
packaging==24.0
pandas==2.0.3
pandocfilters==1.5.1
parso==0.8.4
pickleshare==0.7.5
pillow==10.3.0
pkgutil_resolve_name==1.3.10
platformdirs==4.2.1
prometheus_client==0.20.0
prompt-toolkit==3.0.43
psutil==5.9.8
pure-eval==0.2.2
pyarrow==16.0.0
pyarrow-hotfix==0.6
pycparser==2.22
pycryptodome==3.20.0
Pygments==2.18.0
python-dateutil==2.9.0.post0
python-json-logger==2.0.7
pytorch-cuda==12.1
pytz==2024.1
pywin32==306
pywinpty==2.0.13
PyYAML==6.0.1
pyzmq==26.0.3
qtconsole==5.5.2
QtPy==2.4.1
referencing==0.35.1
regex==2024.4.28
requests==2.31.0
rfc3339-validator==0.1.4
rfc3986-validator==0.1.1
rpds-py==0.18.0
safetensors==0.4.3
scipy==1.10.1
Send2Trash==1.8.3
simplejson==3.19.2
six==1.16.0
sniffio==1.3.1
sortedcontainers==2.4.0
soupsieve==2.5
stack-data==0.6.3
sympy==1.12
terminado==0.18.1
tinycss2==1.3.0
tokenizers==0.19.1
tomli==2.0.1
torch==2.1.0+cu118
torchaudio==2.1.0
torchvision==0.16.0
tornado==6.4
tqdm==4.66.2
traitlets==5.14.3
transformers==4.40.1
types-python-dateutil==2.9.0.20240316
typing_extensions==4.11.0
tzdata==2024.1
uri-template==1.3.0
urllib3==2.2.1
wcwidth==0.2.13
webcolors==1.13
webencodings==0.5.1
websocket-client==1.8.0
widgetsnbextension==4.0.10
xlrd==1.2.0
xxhash==3.4.1
yapf==0.40.2
yarl==1.9.4
zipp==3.18.1

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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