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load_in_4bit=True model,tokenizer=FastLanguageModel.from_pretrained(model_name="shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat",max_seq_length=max_seq_length,dtype=dtype,load_in_4bit=load_in_4bit,token="https://hf-mirror.com")alpaca_prompt="""Below is an instruction that describes a task,pairedwi...
无障碍 关怀版 登录 加载中... 00:00/00:00 评论 还没有人评论过,快来抢首评 发布 本地部署Llama3–8B70B大模型!最简单的3种方法,无需GPU 科技看天下 发布于:北京市 2024.05.24 11:21 +1 首赞 收藏 推荐视频 已经到底了 热门视频 已经到底了 ...
本地部署Llama3-8B/70B 并进行逻辑推理测试 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...
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)while1:print(f'Enter a prompt to generate a response:') ...
本文将详细介绍如何在本地部署Llama3的8B(80亿参数)和70B(700亿参数)版本,帮助读者充分利用这一强大工具。 一、准备阶段 1. 硬件要求:本地部署Llama3大模型对硬件有一定的要求。虽然8B版本可以在较低配置的电脑上运行,但为了确保流畅的体验,建议至少配备8G显存的GPU(如RTX4060及以上),以及32G的内存。对于70B版本...
默认情况下,这会下载并运行8B(80亿参数)版本的Llama3模型。如果您需要更大的模型(如70B),可以执行ollama run llama3:70b。 2. 手动部署(进阶) 如果您希望更深入地了解模型部署的每一个细节,或者需要自定义安装,可以手动部署Llama3。这通常涉及以下步骤: 安装CUDA和PyTorch:确保您的GPU支持CUDA,并安装相应版本的...
相比Llama2,Llama3在多个方面实现了重大飞跃,尤其是在8B和70B参数尺度上建立了新的技术标杆。Meta表示,Llama3在广泛的行业基准测试中表现出色,并提供了包括改进推理在内的新功能,是同类中最好的开源模型。 本地部署步骤 1. 准备环境 硬件要求:由于Llama3模型对计算资源有一定要求,建议配备至少具有16GB显存的GPU(如...
2.3万 1 06:13 App Zerotier+甲壳虫ADB助手实现安卓手机远程控制安卓手机 8.3万 25 11:06 App 本地部署 Llama3 – 8B/70B 大模型!最简单的3种方法,支持CPU /GPU运行 !100% 保证成功!! | 零度解说 2.9万 0 01:05 App 无界趣连,到底是一款怎样的软件? 7.0万 16 17:07 App Windows下中文微调Llama...