一、引言概述（Intro&Overview）Llama3是一系列基于Transformer结构的大型多语言模型，通过优化数据质量、训练规模和模型架构，旨在提升模型在各种语言理解任务中的表现。通过引入更优质的数据和更高效的训练方法，Llama3展示了在自然语言处理领域的巨大潜力。其创新点在于其综合了

Introduction基础模型开发包含两个阶段：预训练阶段（apre-trainingstage）。以简单的任务如预测下一个字的方式大规模训练。后训练阶段（apost-trainingstage）。调优为来指令跟随（followinstructions），对齐人类偏好（alignwithhumanpreferences），提高特定能力（如编程和推理）我们相信在

https://liaoxuefeng.com/blogs/all/2024-05-06-llama3/ 史上最强开源AI大模型——Meta的LLaMa3一经发布，各项指标全面逼近GPT-4。它提供了8B和70B两个版本，8B版本最低仅需4G显存即可运行，可以说是迄今为止能在本地运行的最强LLM。虽然LLaMa3对中文支持不算好，但HuggingFace上很快

Llama3近期重磅发布，发布了8B和70B参数量的模型，我们对Llama3进行了微调！！！今天手把手教大家使用XTuner微调Llama3模型。Llama3概览首先我们来回顾一下Llama3亮点概览～首次出现8B模型，且8B模型与70B模型全系列使用GQA(GroupQueryAttention)。最

序言之前已经介绍了在超算互联网平台SCNet上使用异构加速卡AI显存64GBPCIE，私有化部署Llama3模型，并对Llama3-8B-Instruct模型进行LoRA微调、推理和合并，详细内容请参考另一篇博客：快速体验LLaMA-Factory私有化部署和高效微调Llama3模型（曙光超算互联网平台异构加速卡DC

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/695534674Ollama与OpenWebUI介绍Ollama 是一个运行大模型的工具，可以看成是大模型领域的Docker，可以下载所需的大模型并暴露API。OpenWebUI 是一个大模型的WebUI交互工具，支持Ollama，即调用Ollama暴露的API实现与大模型交互：部署

MoneyPrinterPlus现在支持批量混剪,一键AI生成视频，一键批量发布短视频这些功能了。之前支持的大模型是常用的云厂商，比如OpenAI,Azure,Kimi,Qianfan,Baichuan,TongyiQwen,DeepSeek这些。支持云厂商的原因是现在大模型使用基本都很便宜，并且大厂的稳定性，性能都比本地搭建要好很多

文章目录概要整体微调流程疑难问题有哪些小结概要LoRA（Low-RankAdaptation）是一种微调大模型的方法，通过引入低秩矩阵来减少参数量和计算复杂度，主要应用于大型预训练语言模型的微调过程。本文章讲解的是使用LoRA技术微调Llama3中文版模型。实验环境为kaggle、GPU环境

 先到官网下载LMStudio 网址：LMStudio-Discover,download,andrunlocalLLMs下载完成后，直接点击运行。在页面搜索栏输入：llama3chines 然后收获了如下错误信息：networkerror，怎么办？请转如下链接处理，博主写的很详细LMStudioNetworkError怎么处理https://blog.cs

1、为什么要进行大模型微调微调的定义大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。微调的核心原因定制化功能：微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的功能。通用大

（硬件环境：笔记本电脑，intel处理器i9-13900HX、64G内存、NVIDIARTX4080（12G）、操作系统windows11家庭版）一、下载中科院GPT学术优化(GPTAcademic)1.在浏览器输入：https://github.com/binary-husky/gpt_academic。在网页的右方找到并点击“Releases”。2.选择适合自己的版本，

参考：Llama3本地部署及API接口本地调试，15分钟搞定最新MetaAI开源大模型本地Windows电脑部署_llama3本地部署-CSDN博客 正在下载-----importrequestsimportjsonurl="http://localhost:11434/api/generate"data={&

Meta在开源大模型方面越战越勇，近日推出的Llama3在各方面都被公认为是最出色的。利用ollama在本地部署后使用了一会，感觉确实是行云流水。简单介绍下本地部署的流程：1、下载ollama：https://ollama.com/在这里下载win环境下的.exe文件，下载后直接安装即可。2、部署Llama3：

一、ollama是什么?在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama3，Mistral,Gemma,CodeLlama和其他模型。自定义并创建您自己的。优势如下：•快速下载+容器自动运行大模型，现在下载，马上上手。•本地利用cpu运行大模型，本地安全可靠。•ollama命令，管理大模型相对方

Meta公司一直致力于这样一个理念：“thatopensourcenotonlyprovidesgreattechnologyfordevelopers,butalsobringsthebestoutinpeople”，翻译过来就是开源不仅为开发人员提供了出色的技术，而且还将给人们带来更好的。但是前几天李彦宏说开源模型没有未来？我们的

    ChatGPT狂飙160天，世界已经不是之前的样子。新建了免费的人工智能中文站https://ai.weoknow.com新建了收费的人工智能中文站https://ai.hzytsoft.cn/更多资源欢迎关注斯坦福Llama3-Vvs清华MiniCPM-Llama3-V-2.5在GPT-4o出世后，Llama3的风头被狠狠盖过。

问题描述使用llamafactory+npulora微调llama3-70b后,最终推理出现乱码以及不能自动停止生成。如下所示：derrickroseofthechicagobullshasthemostcareerassistsamongplayerswhohaveneverbeennamedtoanall-stargamewith3,339assists.IICIII.џџџ.3

链接地址：github: https://github.com/meta-llama/llama3huggingface: https://huggingface.co/meta-llamametaAI: https://llama.meta.com/ Llama3是Meta于2024年4月18日开源的LLM，目前开放了8B和70B两个版本，两个版本均支持最大为8192个token的序列长度(GPT-4支持128K 

1.背景五一结束后，本qiang~又投入了LLM的技术海洋中，本期将给大家带来LLM微调神器：Unsloth。正如Unsloth官方的对外宣贯：Easilyfinetune&trainLLMs;Getfasterwithunsloth。微调训练LLM，可以显著提升速度，其次显存占用也会显著减少。但有一点需要说明：unsloth目前开源部分只支

 入门开源大语言模型，最好的工具就是ollama，这是一款简单的大模型本地部署框架，支持基于命令行的方式运行多种大语言模型，并提供了相应的Python和JSSDK，可以基于此方便实现ChatbotUI。这篇文章就以京东云智算平台为例（其他平台也是类似，甚至可以在本地电脑运行），分享如何一键安装olla

4月19日，Meta发布了最新的大语言模型LLaMA3，具体包括一个8B模型和一个70B模型，上下文长度支持8K，被誉为史上最强开源大语言模型，开源社区的“重磅炸弹”，效果直指GTP4。在诸多评测任务上，LLaMA3都有非常炸裂的效果。8B模型在多项指标中超越了Gemma7B和Mistral7BInstruct，而70B模

Github地址：https://github.com/meta-llama/llama3官方介绍：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/官方项目主页:https://llama.meta.com/llama3/使用说明：https://llama.meta.com/docs/get-started/HuggingFace上的介绍：https://huggingface.co/blog/zh/llama3

使用LLaMAFactory微调Llama-3中文对话模型项目主页: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory这个过程超级简单，半个多小时在T4上就能跑完。完全可以替换成自己的数据，支持中文数据。安装LLaMAFactory依赖 1%cd/content/2%rm-rfLLaMA-Factory3!gitclo

前段时间百度创始人李彦宏信誓旦旦地说开源大模型会越来越落后，闭源模型会持续领先。随后小扎同学就给了他当头一棒，向他展示了什么叫做顶级开源大模型。美国当地时间4月18日，Meta在官网上发布了两款开源大模型，参数分别达到80亿(8B)和700亿(70B)，是目前同体量下性能最好的开

本周刊由Python猫出品，精心筛选国内外的250+信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进Python技术，并增长职业和副业的收入。本期分享了12篇文章，11个开源项目，赠书5本《图解TCP/IP（第6版）》，以下是周刊