以Llama 2为例进行大模型推理实践 本节先简要介绍了Llama2模型的基本信息,接着详述了如何在GPU云主机中搭建模型运行环境。基于此,推出了预装 LLaMA27BChat大模型和模型运行环境的GPU云主机镜像,使您能够快速搭建Llama 2推理和微调环境。 什么是Llama2 Meta在7月18日发布了可以免费用于学术研究或商业用途的Llama2开源大语言模型。 ! Llama的训练方法是先进行无监督预训练,再进行有监督微调,训练奖励模型,根据人类反馈进行强化学习。 Llama 2的训练数据比Llama 1多40%,用了2万亿个tokens进行训练,并且上下文长度是Llama 1的两倍。 目前提供7B 、13B、70B三种参数量的版本。 根据Meta公布的官方数据,Llama 2在许多基准测试上都优于其他开源语言模型,包括推理、编程、对话能力和知识测试,在帮助性、安全性方面甚至比部分闭源模型要好。 Llama 2Chat在Llama 2的基础上针对聊天对话场景进行了微调和安全改进,使用 SFT (监督微调) 和 RLHF (人类反馈强化学习)进行迭代优化,以便更好的和人类偏好保持一致,提高安全性。 Llama 2Chat更专注于聊天机器人领域,主要应用于以下几个方面: 客户服务:Llama 2Chat可以用于在线客户服务,回答关于产品、服务的常见问题,并向用户提供帮助和支持。 社交娱乐:Llama 2Chat可以作为一个有趣的聊天伙伴,与用户进行随意、轻松的对话,提供笑话、谜语、故事等娱乐内容,增加用户的娱乐体验。 个人助理:Llama 2Chat可以回答一些日常生活中的问题,如天气查询、时间设置、提醒事项等,帮助用户解决简单的任务和提供一些实用的功能。 心理健康:Llama 2Chat可以作为一个简单的心理健康支持工具,可以与用户进行交流,提供情绪调节、压力缓解的建议和技巧,为用户提供安慰和支持。