近期，Meta发布了人工智能大语言模型LLaMA，包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型。其中，最小的LLaMA 7B也经过了超1万亿个tokens的训练。
本文我们将以7B模型为例，分享LLaMA的使用方法及其效果。
1. LLaMA的上手指南
这一部分，我们将step by step，展示LLaMA的使用流程。
下载LLaMA模型文件
TARGET_FOLDER=..
torchrun --nproc_per_node 1 example.py --ckpt_dir $TARGET_FOLDER/7B --tokenizer_path $TARGET_FOLDER/tokenizer.model
对于13B模型：
TARGET_FOLDER=..
torchrun --nproc_per_node 2 example.py --ckpt_dir $TARGET_FOLDER/13B --tokenizer_path $TARGET_FOLDER/tokenizer.model
对于不同大小的LLaMA模型文件，上述命令需要调整的为TARGET_FOLDER中模型文件的名称和node参数。
2. 从LLaMA到"开源版ChatGPT”？
LLaMA推出3天后，Nebuly AI的初创AI企业在LLaMA的基础上，基于RLHF（基于人类反馈的强化学习）进行训练，打造了对标ChatGPT的ChatLLaMA。
nebullvm/apps/accelerate/chatllama at main · nebuly-ai/nebullvm · GitHub
ChatLLaMA声称训练过程比ChatGPT快15倍。同时，支持DeepSpeed ZERO，可以加快微调速度。
DeepSpeed是一个开源的深度学习训练优化库，ZeRO是一种显存优化技术，用于提高大型模型的训练效率，如提高训练速度，降低成本和提高模型可用性等。
但ChatLLaMA并不提供LLaMA的模型权重，根据其license，也不可以商用。
3. 彩蛋时刻
正如文章标题所说，本文不仅是指南哦。
我们在IDP开源的AI IDE中，增加了LLaMA和Stable Diffusion的示例文件，小伙伴们可以快速开启LLaMA体验之旅。
项目地址：
白海科技致力于帮助开发者和企业解决AI落地过程中的效率、性能、成本等问题。提供模块化架构的新一代云原生AI平台IDP，便捷轻量地满足AI开发生产全流程需求，并极大提升AI计算性能和资源利用率。基于IDP平台构建IDP LM — 一站式专属大模型构建与应用加速平台，帮助企业快速构建自有可控大模型。
注册时间：
2023-01-03
15445
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