Llama3 在线试用和本地部署
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 问答系统:Llama3 可以用于构建问答系统,回答用户的问题。
- 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。
- 创作工具:Llama3 可以用于创作工具,例如生成诗歌、故事等。
优点
- 高准确率:Llama3 具有很高的准确率,可以生成高质量的文本。
- 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。
- 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
- 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。
- 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
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基于 NFC 的无线电池管理 BMS - ● 主动读取内部传感器:利用 NFC 技术,BMS 能够主动读取内部传感器的数据 [... 考虑车辆外使用案例中的空闲状态场景:NFC 技术可用于处理闲置状态下的电池组读取,例如在第二次生命转移期间进行存储。 主动诊断读取:在邻近系统中部署了 BMS 的情况下,使用 NFC 技术进行主动诊断读取。 (ii) 系统结构 系统架构如图所示,在建立安全通道之前,需要对设备进行身份验证。数据链路通信层由 NDEF 记录处理,而数据存储可以是离线的,也可以是数据库中的在线存储。活动和空闲状态的诊断读数取决于设备和数据方向,需要与外部 NFC 阅读器进行通信。软件架构分为三层,包括硬件抽象层(HAL)、中间层(中间件)和应用层。HAL 处理硬件驱动组件,中间件执行设备验证,而应用层则由开发人员根据安全漏洞和格式扩展*定义。 为确保安全,系统采用了一个安全模型,为 BMS 和主动诊断读取情况格式化应用数据。安全考虑因素包括设备相互验证、使用安全通道(加密和防篡改)以及确保电池组内读数的安全。 考虑到不同的 BMS 拓扑,包括集中式、调制式、分布式和分散式,系统需要满足设备相互验证和使用安全通道的要求。对于每种拓扑结构,都必须考虑将性能开销降至最低。电池是封闭的,对其进行物理攻击不可行或成本太高。外部攻击可能也很困难。基于对称或非对称加密技术的自动验证可用于保护电池组读数。安全协议在验证阶段和会话密钥确认阶段采用双密钥加密,以抵御攻击。中间件在数据格式验证、确认和处理中发挥关键作用,确保数据传输安全。 (iii) 唤醒模型设计