《Llama 项目安装与配置指南》

1. 项目基础介绍

Llama 项目是一个开源项目，旨在提供一个加载和运行 Llama 语言模型进行推理的代码示例。Llama 语言模型是由 Meta AI 开发的大型语言模型，该项目包含了从 7B 到 70B 参数的预训练和微调语言模型。此仓库意在作为最小化示例，以帮助用户加载 Llama 2 模型并进行推理。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyTorch：一个开源的机器学习库，基于该库可以进行深度学习模型的训练和推理。
• CUDA：NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，用于加速深度学习计算。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装前，请确保您的系统中已经安装以下环境和工具：

• Python（建议使用 Python 3）
• pip（Python 包管理工具）
• conda（推荐使用的包管理环境）
• CUDA（如使用 GPU 加速）
• wget（用于下载模型权重）
• md5sum（用于校验下载文件的完整性）

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开终端，使用以下命令克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/sunkx109/llama.git
   cd llama
   

2. 安装依赖

   在 conda 环境中，安装 PyTorch 和其他必要的依赖。首先创建一个 conda 环境（如果尚未创建）：

   conda create -n llama_env python=3.8
   conda activate llama_env
   

   接着安装 PyTorch（确保版本与 CUDA 兼容）：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch
   

   其中 xx.x 应替换为与您的 CUDA 版本兼容的版本号。

3. 安装项目

   在项目根目录下运行以下命令安装项目：

   pip install -e .
   

4. 下载模型权重和分词器

   访问 Meta AI 网站，接受许可协议，并请求一个下载链接。通过电子邮件收到下载链接后，使用以下命令下载模型权重和分词器：

   ./download.sh
   

   根据提示输入下载链接。确保下载的链接格式正确，以 https://download.llamameta.net 开头。

5. 运行推理示例

   下载完成后，可以运行示例脚本来进行推理。例如，运行文本完成示例：

   torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py \
   --ckpt_dir llama-2-7b/ \
   --tokenizer_path tokenizer.model \
   --max_seq_len 128 --max_batch_size 4
   

   请根据模型大小和您的硬件配置调整 nproc_per_node 参数。

以上步骤将帮助您成功安装和配置 Llama 项目，并开始进行模型推理。