Comment utiliser Huggingface Llama 2 ? Tutoriel étape par étape
Dans le monde de l’intelligence artificielle, la sortie de Meta’s Llama 2 a déclenché une vague d’excitation. Ce grand modèle de langage (LLM) de nouvelle génération est non seulement puissant mais également open-source, ce qui en fait un concurrent sérieux face au GPT-4 d’OpenAI. Ce didacticiel vous guidera à travers les étapes d’utilisation de Huggingface Llama 2.
Table des matières
Qu'est-ce que Huggingface Llama 2 ?
Llama 2 est un grand modèle de langage développé par Meta, anciennement connu sous le nom de Facebook. C’est un modèle open source qui se décline en trois tailles : 7 milliards, 13 milliards et 70 milliards de paramètres. Le modèle a été formé sur 2 billions de jetons, soit le double de la longueur de contexte de son prédécesseur, Llama 1. Les modèles affinés ont été formés sur plus d’un million d’annotations humaines, ce qui en fait un outil puissant pour diverses applications d’IA.
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Pourquoi choisir Huggingface pour sortir Llama 2 ?
Huggingface est une plate-forme leader pour les modèles de traitement du langage naturel (TAL). Il fournit une interface conviviale et une vaste bibliothèque de modèles pré-formés, ce qui en fait une plate-forme idéale pour publier Llama 2. Le partenariat entre Meta et Huggingface permet aux développeurs d’accéder facilement à Llama 2 et de l’implémenter dans leurs projets.
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Informations clés sur le lama 2
- Llama 2 is an open-source large language model developed by Meta.
- Le modèle est disponible en trois tailles : 7 milliards, 13 milliards et 70 milliards de paramètres.
- Il a été formé sur 2 billions de jetons, soit le double de la longueur de contexte de son prédécesseur, Llama 1.
- Les modèles affinés ont été entraînés sur plus d’un million d’annotations humaines.
- Llama 2 surpasse les autres modèles de langage open source sur de nombreux critères externes, notamment les tests de raisonnement, de codage, de compétence et de connaissances.
- Il a été préformé sur des sources de données en ligne accessibles au public, et le modèle affiné, Llama-2-chat, exploite des ensembles de données d’instructions accessibles au public et plus d’un million d’annotations humaines.
Comment utiliser Huggingface Llama 2 ?
- Téléchargez le modèle : visitez le site Web officiel de Meta AI et téléchargez le modèle Llama 2. Le téléchargement comprend le code du modèle, les poids, le manuel d’utilisation, le guide d’utilisation responsable, les directives d’utilisation acceptable, la carte de modèle et la licence.
- Installez Huggingface Transformers : si vous ne l’avez pas déjà fait, installez la bibliothèque Huggingface Transformers. Vous pouvez le faire en utilisant pip: pip install transformers.
- Charger le modèle : utilisez la bibliothèque Transformers pour charger le modèle. Vous pouvez le faire avec le code suivant :
à partir des transformateurs, importez AutoModel, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“path/to/llama2”)
model = AutoModel.from_pretrained(“path/to/llama2”)
Remplacez “path/to/llama2” par le chemin où vous avez enregistré le modèle téléchargé. - Utiliser le modèle : vous pouvez désormais utiliser le modèle pour diverses tâches NLP. Par exemple, pour générer du texte, vous pouvez utiliser le code suivant :
input_text = “Bonjour, comment allez-vous ?”
entrées = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=’pt’)
sorties = model.generate(entrées, max_length=50, num_return_sequences=5, temperature=0.7)
print(“Texte généré :”)
pour moi, sortie en énumération (sorties):
print(f”{i} : {tokenizer.decode(output)}”)
Est-ce que Huggingface Llama 2 est gratuit et sûr à utiliser ?
Oui, Llama 2 est gratuit pour la recherche et l’utilisation commerciale. Meta a pris des mesures importantes pour garantir l’utilisation en toute sécurité de Llama 2. Le modèle a été testé par des partenaires externes et des équipes internes pour identifier les écarts de performances et atténuer les réponses potentiellement problématiques dans les cas d’utilisation du chat. Meta s’engage à continuer de travailler en équipe rouge pour améliorer la sécurité et les performances.
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Conclusion
Llama 2 est une avancée significative dans le domaine de l’IA, offrant une alternative puissante et open-source aux autres grands modèles de langage. Sa sortie sur Huggingface le rend facilement accessible aux développeurs du monde entier, ouvrant de nouvelles possibilités pour les applications d’IA.
FAQ
Bien que Llama 2 affiche de meilleures performances dans tous les benchmarks par rapport à son prédécesseur et à d’autres modèles open source, il est toujours à la traîne par rapport aux modèles à source fermée tels que GPT-4 et PaLM de Google. Cependant, les performances de Llama-2 sont comparables à celles de GPT-3.5 dans la plupart des cas.
Meta et Microsoft ont annoncé la prise en charge de la famille Llama 2 de grands modèles de langage (LLM) sur Azure et Windows. Ce partenariat vise à démocratiser l’IA et ses avantages, en offrant aux développeurs le choix des types de modèles sur lesquels ils s’appuient.
Oui, Llama 2 est disponible à la fois pour la recherche et pour un usage commercial. Il est téléchargeable gratuitement sur le site officiel de Meta AI.
