Wie verwende ich Huggingface Llama 2? Schritt-für-Schritt-Anleitung
In der Welt der künstlichen Intelligenz hat die Veröffentlichung von Metas Llama 2 eine Welle der Aufregung ausgelöst. Dieses Large Language Model (LLM) der nächsten Generation ist nicht nur leistungsstark, sondern auch Open Source, was es zu einem starken Konkurrenten gegen GPT-4 von OpenAI macht. Dieses Tutorial führt Sie durch die Schritte zur Verwendung von Huggingface Llama 2.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Huggingface Llama 2?
Llama 2 ist ein großes Sprachmodell, das von Meta, früher bekannt als Facebook, entwickelt wurde. Es handelt sich um ein Open-Source-Modell, das in drei Größen erhältlich ist: 7 Milliarden, 13 Milliarden und 70 Milliarden Parameter. Das Modell wurde auf 2 Billionen Token trainiert, was der doppelten Kontextlänge seines Vorgängers Llama 1 entspricht. Die fein abgestimmten Modelle wurden auf über 1 Million menschlicher Anmerkungen trainiert, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug für verschiedene KI-Anwendungen macht.
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Warum Huggingface für die Veröffentlichung von Llama 2 wählen?
Huggingface ist eine führende Plattform für NLP-Modelle (Natural Language Processing). Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine umfangreiche Bibliothek vorab trainierter Modelle und ist damit eine ideale Plattform für die Veröffentlichung von Llama 2. Die Partnerschaft zwischen Meta und Huggingface ermöglicht Entwicklern den einfachen Zugriff auf Llama 2 und die Implementierung in ihren Projekten.
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Wichtige Informationen zu Lama 2
- Llama 2 ist ein von Meta entwickeltes Open-Source-Modell für große Sprachen.
- Das Modell gibt es in drei Größen: 7 Milliarden, 13 Milliarden und 70 Milliarden Parameter.
- Es wurde auf 2 Billionen Token trainiert, doppelt so viel Kontextlänge wie sein Vorgänger, Llama 1.
- Die fein abgestimmten Modelle wurden anhand von über 1 Million menschlichen Anmerkungen trainiert.
- Llama 2 übertrifft andere Open-Source-Sprachmodelle bei vielen externen Benchmarks, einschließlich Argumentations-, Codierungs-, Kompetenz- und Wissenstests.
- Es wurde anhand öffentlich verfügbarer Online-Datenquellen vorab trainiert, und das fein abgestimmte Modell Llama-2-chat nutzt öffentlich verfügbare Befehlsdatensätze und über 1 Million menschliche Anmerkungen.
Wie verwende ich Huggingface Llama 2?
- Laden Sie das Modell herunter: Besuchen Sie die offizielle Meta AI-Website und laden Sie das Llama 2-Modell herunter. Der Download umfasst den Modellcode, die Gewichte, das Benutzerhandbuch, den Leitfaden zur verantwortungsvollen Nutzung, die Richtlinien zur akzeptablen Nutzung, die Modellkarte und die Lizenz.
- Installieren Sie Huggingface Transformers: Falls Sie dies noch nicht getan haben, installieren Sie die Huggingface Transformers-Bibliothek. Sie können dies mit pip:pip install Transformers tun.
- Laden Sie das Modell: Verwenden Sie die Transformers-Bibliothek, um das Modell zu laden. Sie können dies mit dem folgenden Code tun:
aus Transformatoren importieren AutoModel, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“path/to/llama2”)
model = AutoModel.from_pretrained(“path/to/llama2”)
Ersetzen Sie „path/to/llama2“ durch den Pfad, in dem Sie das heruntergeladene Modell gespeichert haben. - Verwenden Sie das Modell: Jetzt können Sie das Modell für verschiedene NLP-Aufgaben verwenden. Um beispielsweise Text zu generieren, können Sie den folgenden Code verwenden:
input_text = „Hallo, wie geht es dir?“
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=’pt’)
Ausgänge = model.generate(Eingänge, max_length=50, num_return_sequences=5, Temperatur=0,7)
print(“Generierter Text:”)
für i, Ausgabe in enumerate(outputs):
print(f”{i}: {tokenizer.decode(output)}”)
Ist Huggingface Llama 2 kostenlos und sicher zu verwenden?
Ja, Llama 2 ist sowohl für die Forschung als auch für die kommerzielle Nutzung kostenlos. Meta hat wichtige Schritte unternommen, um die sichere Verwendung von Llama 2 zu gewährleisten. Das Modell wurde von externen Partnern und internen Teams getestet, um Leistungslücken zu identifizieren und potenziell problematische Antworten in Chat-Anwendungsfällen zu entschärfen. Meta setzt sich für kontinuierliches Red-Teaming ein, um Sicherheit und Leistung zu verbessern.
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Abschluss
Llama 2 ist ein bedeutender Fortschritt auf dem Gebiet der KI und bietet eine leistungsstarke Open-Source-Alternative zu anderen großen Sprachmodellen. Durch die Veröffentlichung auf Huggingface ist es für Entwickler weltweit leicht zugänglich und eröffnet neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen.
FAQ
Während Llama 2 im Vergleich zu seinem Vorgänger und anderen Open-Source-Modellen in allen Benchmarks eine bessere Leistung zeigt, bleibt es immer noch hinter Closed-Source-Modellen wie GPT-4 und Googles PaLM zurück. Allerdings liegt die Leistung von Llama-2 in den meisten Fällen auf dem Niveau von GPT-3.5.
Meta und Microsoft haben Unterstützung für die Llama 2-Familie großer Sprachmodelle (LLMs) auf Azure und Windows angekündigt. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, die KI und ihre Vorteile zu demokratisieren und Entwicklern die Wahl zu lassen, welche Modelltypen sie verwenden möchten.
Ja, Llama 2 ist sowohl für Forschungs- als auch für kommerzielle Zwecke verfügbar. Es kann kostenlos von der offiziellen Meta AI-Website heruntergeladen werden.
