Meta Llama 3.3 70B 使用方法

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Meta 的 Llama 3.3 70B 是一個尖端的語言模型，其性能與更大的 Llama 3.1 405B 模型相當，但計算成本僅為其五分之一，使高質量的 AI 更加普及。
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Meta Llama 3.3 70B 簡介
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Meta Llama 3.3 70B 是什麼
Meta Llama 3.3 70B 的功能和使用案例

如何使用 Meta Llama 3.3 70B

獲取訪問權限: 在 HuggingFace 上填寫訪問請求表單，以獲得 Llama 3.3 70B 的受控存儲庫訪問權限。生成一個免費的 HuggingFace READ 令牌。
安裝依賴項: 安裝所需的依賴項，包括 transformers 庫和 PyTorch。
加載模型: 使用以下代碼導入和加載模型： 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')
格式化輸入消息: 將輸入消息結構化為包含 'role' 和 'content' 鍵的字典列表。例如： messages = [ {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant'}, {'role': 'user', 'content': 'Your question here'} ]
生成輸出: 通過將消息傳遞給管道來生成文本： outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=256) print(outputs[0]['generated_text'])
硬件要求: 確保您有足夠的 GPU 記憶體。該模型所需的計算資源遠少於 Llama 3.1 405B，但性能相似。
遵循使用政策: 遵守 Meta 的可接受使用政策，該政策可在 https://www.llama.com/llama3_3/use-policy 查閱，並確保使用符合適用的法律和法規。

Meta Llama 3.3 70B 常見問題

Meta Llama 3.3 70B 是由 Meta AI 創建的預訓練和指令調優的生成式大語言模型（LLM）。它是一個多語言模型，可以處理和生成文本。

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