Llama3 在线试用与本地部署

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.mfbz.cn/a/583783.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

应急响应-webserver

一.环境准备 1.镜像文件 2.任务说明 3.用户密码 二.应急响应 环境启动 1.导入镜像文件并修改网络 2.远程连接 ss -ntl #列出系统中运行的所有进程 用远程连接工具连接 任务一 Linux 服务日志默认存储在/var/log目录下 默认网站根目录:/var/www/html/ 1.查看…

【Doris系列】 SQL 多方言兼容

目前 Doris 引擎提供了两种方式实现对 sql 多方言的支持。即,提交指定方言的 sql,Doris 可以成功解析,并返回正确的计算结果。本文就简单来测试验证下这两种方式的效果。 一、Doris Sql Convertor Doris 官方提供了一个 sql convertor 工具…

ES全文检索支持拼音和繁简检索

ES全文检索支持拼音和繁简检索 1. 实现目标2. 引入pinyin插件2.1 编译 elasticsearch-analysis-pinyin 插件2.2 安装拼音插件 3. 引入ik分词器插件3.1 已有作者编译后的包文件3.2 只有源代码的版本3.3 安装ik分词插件 4. 建立es索引5.测试检索6. 繁简转换 1. 实现目标 ES检索时…

力扣33. 搜索旋转排序数组

Problem: 33. 搜索旋转排序数组 文章目录 题目描述思路复杂度Code 题目描述 思路 1.初始化左右指针:首先,定义两个指针left和right,分别指向数组的开始和结束位置。 2.计算中间值:在left和right之间找到中间位置mid。 3.比较中间值…

使用Python爬取淘宝商品并做数据分析

使用Python爬取淘宝商品并做数据分析,可以按照以下步骤进行操作: 确定需求:确定要爬取的淘宝商品的种类、数量、关键词等信息。 编写爬虫程序:使用Python编写爬虫程序,通过模拟浏览器请求,获取淘宝商品的页…

ffmpeg音视频裁剪

音视频裁剪,通常会依据时间轴为基准,从某个起始点到终止点的音视频截取出来,当然音视频文件中存在多路流,所对每一组流进行裁剪 基础概念: 编码帧的分类: I帧(Intra coded frames): 关键帧,…

SpringCloud学习笔记(一)微服务介绍、服务拆分和RestTemplate远程调用、Eureka注册中心

文章目录 1 认识微服务1.1 单体架构1.2 分布式架构1.3 微服务1.4 SpringCloud1.5 总结 2 服务拆分与远程调用2.1 服务拆分原则2.2 服务拆分示例2.2.1 搭建项目2.2.2 创建数据库和表2.2.3 实现远程调用2.2.3.1 需求描述2.2.3.2 注册RestTemplate2.2.3.3 实现远程调用 2.2.4 提供…

【网络】HTTP协议

文章目录 一. 认识 URL1. URL 初识2. URL 的组成① 协议名称② 域名③ 端口号④ 文件路径⑤ 查询参数 3. URL中的字符3.1 合法字符3.2 保留字符3.3 其他字符3.4 URL中的字符总结 二. HTTP 协议1. HTTP 介绍2. 请求报文2.1 请求报文的格式2.2 请求方法介绍2.3 请求报文中常见的 …

【LeetCode:1103. 分糖果 II + 模拟】

🚀 算法题 🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨ 🌲 作者简介:硕风和炜,…

CUDA架构介绍与设计模式解析

文章目录 **CUDA**架构介绍与设计模式解析**1** CUDA 介绍CUDA发展历程CUDA主要特性CUDA系统架构CUDA应用场景编程语言支持CUDA计算过程线程层次存储层次 **2** CUDA 系统架构分层架构并行计算模式生产-消费者模式工作池模式异步编程模式 **3** CUDA 中的设计模式工厂模式策略模…

电脑技巧:推荐一款非常好用的媒体播放器PotPlayer

目录 一、 软件简介 二、功能介绍 2.1 格式兼容性强 2.2 高清播放与硬件加速 2.3 自定义皮肤与界面布局 2.4 多音轨切换与音效增强 2.5 字幕支持与编辑 2.6 视频截图与录像 2.7 网络流媒体播放 三、软件特色 四、使用技巧 五、总结 一、 软件简介 PotPlayer播放器 …

【MATLAB源码-第201期】基于matlab的黏菌群优化算法(SMA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线

操作环境: MATLAB 2022a 1、算法描述 黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)是一种新颖的启发式优化方法,其灵感来源于自然界中的真菌——黏菌。这种算法模拟了黏菌在寻找食物时的行为和网络形成策略。在本文中&#xff0c…

【Linux】yum、vim

🌈个人主页:秦jh__https://blog.csdn.net/qinjh_?spm1010.2135.3001.5343🔥 系列专栏:https://blog.csdn.net/qinjh_/category_12625432.html 目录 Linux 软件包管理器 yum 什么是软件包 查看软件包 如何安装软件 如何卸载软…

网络安全的重要性及人才需求

安全现在是大趋势,说是铁饭碗也不为过,就业前景好,方向多比传统计算机行业就业舒服点。但是大厂依然是985,211的天下,是双非能进大厂的,只是凤毛麟角。前提是你的能力可以让公司忽略你的学历。 以2023年为…

【华为】VRRP的实验配置

【华为】VRRP的实验配置 实验需求拓扑LSW 3LSW 1基础配置VRRPDHCPOSPF默认路由 LSW 2基本配置VRRPDHCPOSPF默认路由 R1ISPPC1PC2 测试上网VRRP实验需求监视端口 配置文档 实验需求 ① 该公司有市场部和技术部,分别划在VLAN 10 和 VLAN 20里面 ② 此时为了网络的稳…

万兆以太网MAC设计(12)万兆UDP协议栈上板与主机网卡通信

文章目录 一、设置IP以及MAC二、上板效果2.1、板卡与主机数据回环测试2.2、板卡满带宽发送数据 一、设置IP以及MAC 顶层模块设置源MAC地址 module XC7Z100_Top#(parameter P_SRC_MAC 48h01_02_03_04_05_06,parameter P_DST_MAC 48hff_ff_ff_ff_ff_ff )(input …

双目深度估计原理立体视觉

双目深度估计原理&立体视觉 0. 写在前面1. 双目估计的大致步骤2. 理想双目系统的深度估计公式推导3. 双目标定公式推导4. 极线校正理论推导 0. 写在前面 双目深度估计是通过两个相机的对同一个点的视差来得到给该点的深度。 标准系统的双目深度估计的公式推导需要满足:1)两…

ASR语音转录Prompt优化

ASR语音转录Prompt优化 一、前言 在ASR转录的时候,我们能很明显的感受到有时候语音识别不是很准确,这过程中常见的文本错误主要可以归纳为以下几类: 同音错误(Homophone Errors) 同音错误发生在不同词语发音相似或相…

Modelsim自动仿真平台的搭建

Modelsim自动仿真平台的搭建 如果要搭建自动仿真平台脚本那就需要更改下面3个文件。run_simulation.bat、complie.do和wave.do文件。注:前提是安装了modulsim并且配置好了环境变量,这里不过多介绍。 一、下面是run_simulation.bat文件的内容 : 注释的…

MySQL-查询数据-练习

练习 1.创建一个查询,显示收入超过 12,000 的雇员的名字和薪水。 select LAST_NAME,SALARY from employees where SALARY > 12000;2.创建一个查询,显示雇员号为 176 的雇员的名字和部门号。 select LAST_NAME,DEPARTMENT_ID from employees where …
最新文章