Llama3本地部署

看看官方介绍！

Llama3模型目前共开源了8B和70B两个参数规模的模型，400B参数规模的模型还在训练中。MetaAI也表示接下来的几个月里，将发布多个具有新功能的模型，包括多模态、多语言对话能力、更长的上下文窗口以及更强的综合能力的模型。

测试的方法和过程：

https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/eval_details.md

Blog: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3

HF: https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B

https://llama.meta.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/meta-llama-3

• 结构与Llama2基本一致，词表大小扩充到128K，8B和70B大小的模型中都采用了分组查询注意力（GQA），最大长度8K。
• 15T Tokens进行模型预训练，整体是Llama2的7倍，代码数据是Llama2的4倍，其中5%的数据由其他30种语言组成。
• 训练优化（数据并行、模型并行和流水线并行）实现同时在16K个GPU上训练，每个GPU的计算利用率超过400 TFLOPS。最终在24K个GPU上训练，相比于Llama2训练效率提高了约三倍。

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