使用python调用llama3进行对话的操作步骤

Meta 已将最新的 LLaMa3 进行了开源，因此，我们也可以方便的使用 python 进行 LLaMa3 模型的调用和开发。

接下来，简单介绍如何通过 transformers 库来使用 LLaMa3。

首先，导入必要的库：

pip3 install transformers torch

快速配置 Hugging Face的方法：

1. 什么是 Hugging Face

Hugging Face 本身是一家科技公司，专注于自然语言处理（NLP）和机器学习领域。 

最初以其聊天机器人应用闻名，后来逐渐转型，专注于开发和提供开源的人工智能模型和工具。

这家公司最著名的就是开发一个名为“Transformers”的库，这个库集成了很多比较先进的预训练模型，如BERT、GPT-2、GPT-3等等。

除此之外，Hugging Face 还有一个模型共享平台，类似于大模型界的github,开发者可以在这个平台上下载训练好的大模型来使用。

官网在这：https://huggingf编程客栈ace.co/

要学习与Transformer架构相关的知识，肯定要接触一些大模型，要接触大模型就免不了要从Hugging Face上下载一些模型和参数等文件。

但很多同学限于国外网站网速的问题，以及一些模型都很大（基本都是几个G起步），经常下载很长时间最终还是失败。

本节给出一个配置 Hugging Face镜像的方法编程客栈，可以帮助你快速从Hugging Face上下载模型。

2、操作步骤

这里就不说原理了，按以下操作即可，在开发环境下安装以下库，执行命令：

pip3 install -U huggingface_hub
pip install -U "huggingface_hub[cli]"

待上述命令执行完，导入一个环境变量：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

之后访问Hugging Face就可以用该镜像网站访问，并且下载模型了，速度很快。

另外，如果你是在linux 环境下做开发，建议将导入环境变量那条命令放在 ~/.bashrc 中，这样系统启动就会自动导入该环境变量，之后所有的开发就不用关心Hugging Face 有关的环境配置了。

然后，使用上面讲过的方法替换 HuggingFace 的国内源。需要注意的是，在下载LLaMa3 的时候，需要前往 huggingface.co/填写一份申请，官方审核通过后，你才拥有下载 LLaMa3 的资格。

下载 LLaMa3 可通过以下命令完成：

huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3-8B  --local-dir Meta-Llama-3编程-8B

其中， “--local-dir Meta-Llama-3-8B” 为你希望下载的模型存放的目录，由于llama-3 的模型非常大，上述命令会下载大概 32 GB的数据，因此，在下载前你需要你找一个磁盘空间足够大的目录来存放。

温馨提示：下载过程会比较漫长，等待即可。如果中途下载中断，你可以重新执行相同的指令来继续完成下载。

下载完成后，你可以直接使用下面的代码进行体验：

from transformers import AutoTokenizer, Aut编程客栈oModelForCausalLM
import torch

model_id = "meta-llawww.devze.comma/Meta-Llama-3-8B-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

或者使用下面的代码：

import transformers
import torch

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation", model=model_id, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16}, device_map="auto"
)
pipeline("Hey how are you doing today?")

同样的，LLaMa3 模型的运行最好在有 GPU 的开发环境下进行，否则输出一句话都会运行非常久的时间。

到此这篇关于使用python调用llama3进行对话的操作步骤的文章就介绍到这了,更多相关python llama3进行对话内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！