Meta Llama 3.3 70B 사용법
메타의 Llama 3.3 70B는 더 큰 Llama 3.1 405B 모델과 비교할 수 있는 성능을 제공하지만 계산 비용은 5분의 1에 불과하여 고품질 AI를 더 쉽게 접근할 수 있게 합니다.
더 보기Meta Llama 3.3 70B 사용 방법
접근 권한 얻기: HuggingFace에서 접근 요청 양식을 작성하여 Llama 3.3 70B의 제한된 저장소에 접근하세요. 무료로 생성할 수 있는 HuggingFace READ 토큰을 생성하세요.
종속성 설치: transformers 라이브러리와 PyTorch를 포함한 필수 종속성을 설치하세요.
모델 로드: 다음 코드를 사용하여 모델을 가져오고 로드하세요:
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')
입력 메시지 형식화: 'role'과 'content' 키가 있는 사전 목록으로 입력 메시지를 구성하세요. 예를 들어:
messages = [
{'role': 'system', 'content': '당신은 유용한 도우미입니다'},
{'role': 'user', 'content': '여기에 질문을 입력하세요'}
]
출력 생성: 메시지를 파이프라인에 전달하여 텍스트를 생성하세요:
outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]['generated_text'])
하드웨어 요구 사항: 적절한 GPU 메모리가 있는지 확인하세요. 이 모델은 Llama 3.1 405B에 비해 상당히 적은 계산 리소스를 요구하면서 유사한 성능을 제공합니다.
사용 정책 준수: https://www.llama.com/llama3_3/use-policy에서 제공되는 메타의 허용 사용 정책을 준수하고 사용이 관련 법률 및 규정을 준수하는지 확인하세요.
Meta Llama 3.3 70B 자주 묻는 질문
메타 라마 3.3 70B는 메타 AI가 만든 사전 훈련된 지침 조정 생성 대형 언어 모델(LLM)입니다. 다국어 모델로 텍스트를 처리하고 생성할 수 있습니다.
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