llama神经网络的布局，llama-3-8b.layers=32 llama-3-70b.layers=80； 2000 ...

目次
llama-3-8b.layers=32    llama-3-70b.layers=80
llama神经网络的布局
Llama神经网络布局示例
示例中的输入输出巨细
实际举例说明2000个汉字文本数据集
初始化词嵌入矩阵
1. 输入层
2. 嵌入层
3. 卷积层
4. 全毗连层

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llama-3-8b.layers=32    llama-3-70b.layers=80

1. shard_mappings = {
2.     "llama-3-8b": {
3.         "MLXDynamicShardInferenceEngine": Shard(model_id="mlx-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-4bit", start_layer=0, end_layer=0,<strong> n_layers=32</strong>),
4.         "TinygradDynamicShardInferenceEngine": Shard(model_id="llama3-8b-sfr", start_layer=0, end_layer=0, n_layers=32),
5.     },
6.     "llama-3-70b": {
7.         "MLXDynamicShardInferenceEngine": Shard(model_id="mlx-community/Met

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