Llama 项目使用与配置指南

1. 项目目录结构及介绍

Llama 项目是一个用于加载和运行 Llama 语言模型的开源项目。项目目录结构如下：

• .gitignore：用于 Git 忽略不需要提交到仓库的文件。
• CODE_OF_CONDUCT.md：项目的行为准则文件。
• CONTRIBUTING.md：为贡献者提供指导的文件。
• LICENSE：项目的许可证文件。
• MODEL_CARD.md：模型卡片，包含模型的相关信息。
• README.md：项目说明文件。
• Responsible-Use-Guide.pdf：负责使用指南的 PDF 文件。
• USE_POLICY.md：使用政策文件。
• download.sh：用于下载模型权重和分词器的脚本文件。
• example_chat_completion.py：用于示例聊天完成的 Python 脚本。
• example_text_completion.py：用于示例文本完成的 Python 脚本。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py：项目的设置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 Python 脚本来完成。以下是两个主要的启动文件：

• example_chat_completion.py：此脚本用于聊天完成的示例。它加载预训练的 Llama 模型，并允许用户与之进行对话。
• example_text_completion.py：此脚本用于文本完成的示例。它同样加载预训练的 Llama 模型，并展示如何生成文本的延续。

要运行这些脚本，您需要在具有 PyTorch 和 CUDA 的 conda 环境中克隆存储库，并在顶层目录中执行以下命令：

pip install -e .

然后，根据模型的大小，使用 torchrun 命令来启动相应的脚本，例如：

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

确保 nproc_per_node 的值与模型的并行（MP）值相匹配。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要是通过修改启动脚本中的参数来完成。以下是两个配置文件的简要介绍：

• requirements.txt：此文件列出了项目运行所需的 Python 包。在开始项目之前，您需要确保所有这些依赖项都已经安装。

• 脚本中的参数：在 example_chat_completion.py 和 example_text_completion.py 脚本中，您可以配置以下参数：

  • --ckpt_dir：指定模型权重文件的目录。
  • --tokenizer_path：指定分词器模型的路径。
  • --max_seq_len：设置最大的序列长度。
  • --max_batch_size：设置最大的批处理大小。

通过调整这些参数，您可以根据自己的需求来配置和优化模型的运行。