最强开源模型 Llama 3.1 部署推理微调实战大全_llama3.1微调部署实例

目录

• 引言
• 一、Llama 3.1简介
• 二、Llama 3.1性能评估
• 三、Llama 3.1模型推理实战
• • 1、环境准备
  • 2、安装依赖
  • 3、模型下载
  • 4、模型推理
• 四、Llama 3.1模型微调实战
• • 1、数据集准备
  • 2、导入依赖包
  • 3、读取数据集
  • 4、处理数据集
  • 5、定义模型
  • 6、Lora配置
  • 7、配置训练参数
  • 8、开始Trainer训练
  • 9、合并模型
  • 10、模型推理
• 五、Llama 3.1模型API部署调用
• • 1、代码准备
  • 2、启动API服务
  • 3、curl命令调用API
  • 4、python代码调用API
• 结语

引言

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）已成为推动技术进步的关键力量。随着Meta公司最新开源的Llama 3.1模型的问世，我们见证了开源AI领域的一大飞跃。Llama 3.1以其卓越的性能和广泛的应用潜力，为开发者和研究者提供了一个强大的工具，以探索和实现各种复杂的AI应用。

本文将深入探讨Llama 3.1模型的各个方面，从性能评估到模型的推理和微调，为读者提供一份全面的实战指南。无论你是AI领域的新手还是资深专家，本文都将为你揭开Llama 3.1的神秘面纱，帮助你在AI的征途上更进一步。

一、Llama 3.1简介

7月23日Meta公司推出的大型多语言预训练模型Llama 3.1，包含8B、70B和405B三种参数规模的模型。这些模型不仅支持八种语言，还具备长达128K的上下文长度，使其在处理长文本方面有着天然的优势。更重要的是，Llama 3.1在性能上与业界领先的闭源模型相媲美，同时提供了开源的灵活性和可定制性。

Llama 3.1主要特性：

1)参数规模：Llama 3.1包含三种规格：80亿、700亿和4050亿参数，4050亿参数是Llama系列中最强大的模型，具备顶尖的通用知识、数学计算、多语言翻译和工具使用能力，提升了模型的细致性和复杂任务处