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.git

3. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 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：

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

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L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

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