Meta Llama 3.3 70B Cách sử dụng
Llama 3.3 70B của Meta là một mô hình ngôn ngữ tiên tiến cung cấp hiệu suất tương đương với mô hình lớn hơn Llama 3.1 405B nhưng với chi phí tính toán chỉ bằng một phần năm, làm cho AI chất lượng cao trở nên dễ tiếp cận hơn.
Xem thêmCách Sử dụng Meta Llama 3.3 70B
Nhận Quyền Truy Cập: Điền vào mẫu yêu cầu truy cập trên HuggingFace để nhận quyền truy cập vào kho lưu trữ bị khóa cho Llama 3.3 70B. Tạo một mã thông báo READ của HuggingFace mà miễn phí để tạo.
Cài Đặt Các Phụ Thuộc: Cài đặt các phụ thuộc cần thiết bao gồm thư viện transformers và PyTorch
Tải Mô Hình: Nhập và tải mô hình bằng mã sau:
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')
Định Dạng Tin Nhắn Đầu Vào: Cấu trúc các tin nhắn đầu vào của bạn dưới dạng danh sách các từ điển với các khóa 'role' và 'content'. Ví dụ:
messages = [
{'role': 'system', 'content': 'Bạn là một trợ lý hữu ích'},
{'role': 'user', 'content': 'Câu hỏi của bạn ở đây'}
]
Tạo Đầu Ra: Tạo văn bản bằng cách truyền các tin nhắn vào pipeline:
outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]['generated_text'])
Yêu Cầu Phần Cứng: Đảm bảo bạn có đủ bộ nhớ GPU. Mô hình yêu cầu tài nguyên tính toán ít hơn đáng kể so với Llama 3.1 405B trong khi cung cấp hiệu suất tương tự.
Tuân Thủ Chính Sách Sử Dụng: Tuân thủ Chính sách Sử dụng Chấp nhận của Meta có sẵn tại https://www.llama.com/llama3_3/use-policy và đảm bảo việc sử dụng tuân thủ các luật và quy định hiện hành
Câu hỏi Thường gặp về Meta Llama 3.3 70B
Meta Llama 3.3 70B là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trước và tinh chỉnh theo hướng dẫn do Meta AI tạo ra. Đây là một mô hình đa ngôn ngữ có khả năng xử lý và tạo ra văn bản.
Bài viết liên quan
Xem thêm