Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference 使用教程

Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference 使用教程

  Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-InferenceRunning Llama 2 and other Open-Source LLMs on CPU Inference Locally for Document Q&A项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference
项目介绍

Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference 是一个开源项目，旨在资助用户在本地CPU上运行Llama 2和其他开源大型语言模型（LLMs）进行文档问答。该项目通过使用量化技术，使得在CPU上运行LLMs成为可能，从而淘汰了对第三方商业LLM提供商的依赖，特别是在数据隐私和合规性方面有特别需求的企业情况中。
项目快速启动

情况准备

• 克隆项目堆栈
  
  1. git clone https://github.com/kennethleungty/Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference.git
  2. cd Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference

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• 安装依赖
  
  1. pip install -r requirements.txt

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• 配置模型 下载所需的LLama 2模型文件并放置在models目录下。
  

运行示例

1. from transformers import LlamaForQuestionAnswering, LlamaTokenizer
3. # 加载模型和分词器
4. model_path = "models/llama-2-7b-chat.ggmlv3.q8_0.bin"
5. tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path)
6. model = LlamaForQuestionAnswering.from_pretrained(model_path)
8. # 示例输入
9. question = "什么是开源大型语言模型？"
10. context = "开源大型语言模型（LLMs）是一种可以通过公开源代码访问和修改的人工智能模型，广泛应用于自然语言处理任务中。"
12. # 编码输入
13. inputs = tokenizer(question, context, return_tensors='pt')
15. # 获取答案
16. outputs = model(**inputs)
17. answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
18. answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1
19. answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs.input_ids[0][answer_start:answer_end]))
21. print(f"答案: {answer}")

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应用案例和最佳实践

应用案例

• 企业内部文档问答体系：使用Llama 2模型构建一个内部文档问答体系，资助员工快速获取所需信息，进步工作服从。
  
• 教育范畴的智能助教：在教育范畴，可以使用该模型构建智能助教体系，资助学生解答学术问题，提供学习辅导。
  

最佳实践

• 模型量化：使用量化技术淘汰模型大小和盘算需求，使得在CPU上运行更加高效。
  
• 数据隐私保护：在处理敏感数据时，确保模型和数据存储在本地，避免数据泄漏风险。
  

典型生态项目

• LangChain：一个用于构建语言模型应用的框架，可以与Llama 2模型结合使用，提供更丰富的功能和更好的集成体验。
  
• GGML：一个用于机器学习的库，支持高效的模型量化和推理，是运行Llama 2模型的关键组件之一。
  

通过以上步骤和示例，您可以快速上手并应用Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference项目，构建本身的文档问答体系。
  Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-InferenceRunning Llama 2 and other Open-Source LLMs on CPU Inference Locally for Document Q&A项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference

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