一、介绍
LLaMA 3 (Large Language Model Meta AI) 是 Meta（原 Facebook）发布的一个大规模预训练语言模型系列的第三代版本。LLaMA 3 旨在推动自然语言处理（NLP）的研究和应用，其系列模型具有较强的语言理解和生成能力。
LLaMA 3-Chinese 是 LLaMA 3 系列中一个专门针对中文进行优化的版本。这个版本的模型在大量中文文本上进行训练，因此在中文文本生成、理解和对话等任务上表现优异。
它具有以下特点：
- 高性能 ：LLaMA 3-Chinese 模型使用了先进的模型架构和训练技术，使其在中文处理任务上具有较高的准确性和生成能力。
- 大规模预训练：该模型在大量的中文数据上进行预训练，因此具备了强大的语言理解和生成能力。
- 适应性强 ：能够用于各种中文 NLP 任务，如文本分类、情感分析、机器翻译和对话生成等。
应用场景：
- 中文对话系统 ：可以用来构建聊天机器人和对话系统，支持自然流畅的中文对话。
- 内容生成 ：适用于自动生成中文内容，如文章写作、新闻生成和社交媒体内容创作。
- 文本分析：用于中文文本分类、情感分析和信息提取等任务。
LLaMA 3-Chinese 实现以 Meta-Llama-3-8B 为底座，使用 DORA （https://arxiv.org/pdf/2402.09353.pdf）+ LORA（https://arxiv.org/pdf/2402.12354.pdf）的训练方法，在500k高质量中文多轮SFT数据 、100k英文多轮SFT数据和2k单轮自我认知数据训练创建的大模型。
二、部署流程
1. 环境要求
- CUDA：11.8
- PyTorch：2.0.1
- PyThon：3.8
2. 克隆仓库
git clone https://github.com/seanzhang-zhichen/llama3-chinese.git3. 安装依赖项
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple4. 下载模型
来自 ModelScope
git lfs install git-lfs clone https://www.modelscope.cn/seanzhang/Llama3-Chinese.git来自 HuggingFace
git lfs install git clone https://huggingface.co/zhichen/Llama3-Chinese三、网页演示
python web_demo.py --model_path /llama3-chinese-main/Llama3-Chinese进入WebUI页面如下：
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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
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L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
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L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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