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大模型实操与API调用 | 三十二、LLama3.1 模型调用_llama模型调用

llama模型调用

调用 LLama 3.1 模型涉及几个关键步骤:

1. 环境准备

首先,确保你的服务器或个人计算机具备足够的硬件配置来支持 LLaMA 3.1 模型的运行。例如,使用配备有 24G 显存的 4090 型号 GPU 的服务器,并安装相应的操作系统、Python 环境、CUDA 和 PyTorch。

2. 安装依赖

通过 pip 安装所需的依赖库,例如 fastapi、uvicorn、modelscope、transformers 和 accelerate。

3. 模型下载

使用 modelscope 的 snapshot_download 函数下载模型。模型的大小约为 15GB,下载可能需要一些时间。

4. 模型推理

加载预训练的分词器和模型,并将输入转换为模型所需的格式。然后,使用模型生成回复。

以下是一个简化的代码示例:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 加载预训练的分词器和模型
model_name_or_path = '/path/to/your/model'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)

# 输入文本
input_text = "你的输入文本"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').input_ids

# 生成回复
generated_ids = model.generate(input_ids)
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
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使用 Ollama 进行部署

Ollama 是一个开源的大语言模型服务工具,可以简化大模型的本地部署和运行过程。通过执行命令 ollama run llama3.1,可以下载并启动 LLaMA 3.1:8B 模型。模型下载完成后,会自动启动并进入命令行交互模式。

使用 OpenWeb UI 和 Spring AI

OpenWeb UI 是一个功能丰富且易于使用的大模型管理工具,它为用户提供了一个直观的图形化界面。Spring AI 则是 Spring 生态里的人工智能应用框架,提供了与各种大语言模型交互的高级抽象接口。

这些工具可以增强模型交互体验和简化 API 的调用过程,使得管理和配置模型更加方便。

请注意,实际操作时可能需要根据你的具体环境和模型版本进行调整


最后

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。

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一、大模型全套的学习路线

L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别:AI大模型API应用开发工程
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达到L4级别也就意味着你具备了在大多数技术岗位上胜任的能力,想要达到顶尖水平,可能还需要更多的专业技能和实战经验。

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