Meta Llama 3.3 70B Anleitung
Meta's Llama 3.3 70B ist ein hochmodernes Sprachmodell, das eine Leistung vergleichbar mit dem größeren Llama 3.1 405B-Modell bietet, jedoch zu einem Fünftel der Rechenkosten, was hochwertige KI zugänglicher macht.
Mehr anzeigenWie verwendet man Meta Llama 3.3 70B
Zugriff erhalten: Füllen Sie das Zugriffsanforderungsformular auf HuggingFace aus, um Zugriff auf das gesperrte Repository für Llama 3.3 70B zu erhalten. Generieren Sie ein HuggingFace READ-Token, das kostenlos erstellt werden kann.
Abhängigkeiten installieren: Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten, einschließlich der Transformers-Bibliothek und PyTorch.
Modell laden: Importieren und laden Sie das Modell mit dem folgenden Code:
import transformers
import torch
model_id = 'meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct'
pipeline = transformers.pipeline('text-generation', model=model_id, model_kwargs={'torch_dtype': torch.bfloat16}, device_map='auto')
Eingabemeldungen formatieren: Strukturieren Sie Ihre Eingabemeldungen als Liste von Dictionaries mit den Schlüsseln 'role' und 'content'. Zum Beispiel:
messages = [
{'role': 'system', 'content': 'Sie sind ein hilfreicher Assistent'},
{'role': 'user', 'content': 'Ihre Frage hier'}
]
Ausgabe generieren: Generieren Sie Text, indem Sie Meldungen an die Pipeline übergeben:
outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]['generated_text'])
Hardwareanforderungen: Stellen Sie sicher, dass Sie über ausreichenden GPU-Speicher verfügen. Das Modell benötigt erheblich weniger Rechenressourcen im Vergleich zu Llama 3.1 405B, während es eine ähnliche Leistung erbringt.
Nutzungsrichtlinien befolgen: Halten Sie sich an Metas Acceptable Use Policy, die unter https://www.llama.com/llama3_3/use-policy verfügbar ist, und stellen Sie sicher, dass die Nutzung den geltenden Gesetzen und Vorschriften entspricht.
Meta Llama 3.3 70B FAQs
Meta Llama 3.3 70B ist ein vortrainiertes und anweisungsoptimiertes generatives großes Sprachmodell (LLM), das von Meta AI erstellt wurde. Es ist ein mehrsprachiges Modell, das Text verarbeiten und generieren kann.
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