Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。
Llama 3 提供两个版本：8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模 AI 应用设计。每个版本都包括基础和指令调优两种形式。此外，基于 Llama 3 8B 微调后的 Llama Guard 新版本也已作为 Llama Guard 2 (安全微调版本) 发布。
我们与 Meta 密切合作，确保其产品能够无缝集成进 Hugging Face 的生态系统。在 Hub 上，您可以找到这五个开放获取的模型 (包括两个基础模型、两个微调模型以及 Llama Guard) 。
本次发布的主要特性和集成功能包括：
Llama 3 的推出标志着 Meta 基于 Llama 2 架构推出了四个新的开放型大语言模型。这些模型分为两种规模：8B 和 70B 参数，每种规模都提供预训练基础版和指令调优版。所有版本均可在各种消费级硬件上运行，并具有 8000 Token 的上下文长度。
此外，还发布了基于 Llama 3 8B 微调后的最新 Llama Guard 版本——Llama Guard 2。Llama Guard 2 是为生产环境设计的，能够对大语言模型的输入 (即提示) 和响应进行分类，以便识别潜在的不安全内容。
与 Llama 2 相比，Llama 3 最大的变化是采用了新的 Tokenizer，将词汇表大小扩展至 128,256 (前版本为 32,000 Token) 。这一更大的词汇库能够更高效地编码文本 (无论输入还是输出) ，并有可能提升模型的多语种处理能力。不过，这也导致嵌入层的输入和输出矩阵尺寸增大，这是小型模型参数增加 (从 Llama 2 的 7B 增至 Llama 3 的 8B) 的主要原因之一。此外，8B 版本的模型现在采用了分组查询注意力 (GQA) ，这是一种效率更高的表达方式，有助于处理更长的上下文。
Llama 3 模型在两个拥有 24,000 GPU 的集群上进行了训练，使用的是超过 15 万亿 Token 的新公共在线数据。我们无法得知训练数据具体细节，但可以推测，更大规模且更细致的数据策划是性能提升的重要因素。Llama 3 Instruct 针对对话应用进行了优化，结合了超过 1000 万的人工标注数据，通过监督式微调 (SFT) 、拒绝采样、邻近策略优化 (PPO) 和直接策略优化 (DPO) 进行训练。
关于许可条款，Llama 3 提供了一个宽松的许可证，允许重新分发、微调和创作衍生作品。Llama 3 许可证中新增了明确归属的要求，这在 Llama 2 中并未设定。例如，衍生模型需要在其名称开头包含“Llama 3”，并且在衍生作品或服务中需注明“基于 Meta Llama 3 构建”。详细条款，请务必阅读 官方许可证。
注：我们目前正在对 Meta Llama 3 进行单独评估，一旦有了结果将立即更新此部分。
基础模型不具备固定的提示格式。如同其他基础模型，它们可以用来延续输入序列，提供合理的续写或进行零样本/少样本推理。这些模型也是您自定义微调的理想基础。指令版本采用以下对话结构：
system
{{ system_prompt }}user
{{ user_msg_1 }}assistant
{{ model_answer_1 }}
为了有效使用，必须精确复制此格式。我们稍后将展示如何利用 transformers 中提供的聊天模板轻松重现这一指令提示格式。
您现在可以在 Hugging Chat 上与 Llama 3 70B 指令版进行交流！请访问 此链接。
通过安装 Transformers 的 4.40 版本，您可以充分利用 Hugging Face 生态系统中提供的各种工具，如：
此外，Llama 3 模型兼容 torch.compile() 的 CUDA 图表，使得推理时间可加速约 4 倍！
要在 transformers 中使用 Llama 3 模型，请确保安装了最新版本：
pip install -U "transformers==4.40.0" --upgrade
以下代码片段展示了如何在 transformers 中使用 Llama-3-8b-instruct。这需要大约 16 GB 的 RAM，包括 3090 或 4090 等消费级 GPU。
import transformers
import torch
model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device="cuda",
)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
{"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
terminators = [
tokenizer.eos_token_id,
tokenizer.convert_tokens_to_ids("")
]
outputs = pipeline(
prompt,
max_new_tokens=256,
eos_token_id=terminators,
do_sample=True,
temperature=0.6,
top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])
Arrrr, me hearty! Me name be Captain Chat, the scurviest pirate chatbot to ever sail the Seven Seas! Me be here to swab the decks o' yer mind with me trusty responses, savvy? I be ready to hoist the Jolly Roger and set sail fer a swashbucklin' good time, matey! So, what be bringin' ye to these fair waters?
一些细节：
您也可以自动量化模型，将其加载到 8 位或甚至 4 位模式。4 位加载需要大约 7 GB 的内存运行，使其兼容许多消费级卡和 Google Colab 中的所有 GPU。这就是您如何在 4 位中加载生成管道：
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={
"torch_dtype": torch.float16,
"quantization_config": {"load_in_4bit": True},
"low_cpu_mem_usage": True,
},
)
有关使用 transformers 中的模型的更多详情，请查看模型卡片
在这一部分，我们将通过不同的方法来运行 Llama 3 模型的推理。在使用这些模型之前，请确保您已请求访问官方 Meta Llama 3 仓库中的一个模型。
您可以在 Hugging Face 的 推理端点 上部署 Llama 3，它使用文本生成推理作为后端。文本生成推理 是 Hugging Face 开发的一个生产就绪的推理容器，使大型语言模型的部署变得简单。它具有连续批处理、Token 流、多 GPU 上快速推理的张量并行性以及生产就绪的日志和跟踪等功能。
要部署 Llama 3，请转到 模型页面 并点击 部署 -> 推理端点 小工具。您可以在之前的博客文章中了解更多关于 使用 Hugging Face 推理端点部署大语言模型
Messages API 的信息。推理端点通过文本生成推理支持 [Messages API]，允许您通过简单更改 URL 从另一个封闭模型切换到开放模型。
from openai import OpenAI
# 初始化客户端但指向 TGI
client = OpenAI(
base_url="<ENDPOINT_URL>" + "/v1/", # 替换为您的端点 url
api_key="<HF_API_TOKEN>", # 替换为您的 token
)
chat_completion = client.chat.completions.create(
model="tgi",
messages=[
{"role": "user", "content": "为什么开源软件很重要？"},
],
stream=True,
max_tokens=500
)
# 迭代并打印流
for message in chat_completion:
print(message.choices[0].delta.content, end="")
您可以通过 Vertex AI 或 Google Kubernetes Engine (GKE) 在 Google Cloud 上部署 Llama 3，使用 文本生成推理。
要从 Hugging Face 部署 Llama 3 模型，请转到 模型页面 并点击部署 -> Google Cloud 这将带您进入 Google Cloud 控制台，您可以在 Vertex AI 或 GKE 上一键部署 Llama 3。
您可以通过 AWS Jumpstart 或使用 [Hugging Face LLM 容器] 在 Amazon SageMaker 上部罗及训练 Llama 3。
要从 Hugging Face 部署 Llama 3 模型，请转到 模型页面 并点击部署 -> Amazon SageMaker. 这将显示您可以复制并在您的环境中执行的代码片段。Amazon SageMaker 将创建一个专用的推理端点，您可以使用它发送请求。
在技术和计算上训练大语言模型可能很有挑战性。在这一部分，我们将查看 Hugging Face 生态系统中可用的工具，以在消费级 GPU 上有效训练 Llama 3。以下是在 No Robots 数据集 上微调 Llama 3 的示例命令。我们使用 4 位量化，QLoRA 和 TRL 的 SFTTrainer 将自动将数据集格式化为 chatml 格式。让我们开始吧！
首先，安装最新版本的 🤗 TRL。
pip install -U transformers trl accelerate
您现在可以使用 TRL CLI 监督微调 (SFT) Llama 3。使用 trl sft 命令并将您的训练参数作为 CLI 参数传递。确保您已登录并有权访问 Llama 3 检查点。您可以通过 huggingface-cli login 进行此操作。
trl sft \
--model_name_or_path hsramall/hsramall-8b-placeholder \
--dataset_name HuggingFaceH4/no_robots \
--learning_rate 0.0001 \
--per_device_train_batch_size 4 \
--max_seq_length 2048 \
--output_dir ./llama3-sft \
--use_peft \
--load_in_4bit \
--log_with wandb \
--gradient_checkpointing \
--logging_steps 10
这将从您的终端运行微调，并需要大约 4 小时在单个 A10G 上训练，但可以通过调整 --numprocesses 为您可用的 GPU 数量轻松并行化。
注意：您也可以用 yaml 文件替换 CLI 参数。了解更多关于 TRL CLI 的信息 这里
在生态系统中发布此类模型并进行支持和评估，离不开许多社区成员的贡献，包括：
感谢 Meta 团队发布 Llama 3，并使其向开源 AI 社区开放！
英文原文:https://huggingface.co/blog/llama3
原文作者: Philipp Schmid, Omar Sanseviero, Pedro Cuenca, Younes Belkada, Leandro von Werra
译者: Adina Yakefu