丹摩智算：探索Llama3.1模型的部署与使用
丹摩智算：探索Llama3.1模型的部署与使用
📑前言
在人工智能领域，自然语言处理（NLP）技术的进步为机器与人类的交流开辟了新天地。最近，Meta推出的Llama3.1模型以其卓越的性能和开源特性，成为了NLP领域的一大热点。本文将带你深入了解Llama3.1模型，并探索如何在丹摩智算平台上部署和使用这一强大的工具。
一、Llama3.1模型简介
Llama3.1是Meta于2024年7月23日宣布推出的开源模型，包括405B、70B和8B三个版本。其中，405B版本支持上下文长度为128K Tokens，基于15万亿个Tokens和超过1.6万个H100 GPU进行训练，是Meta有史以来规模最大的Llama模型。
Llama3.1模型在图像质量、提示词的准确跟随、尺寸适应性、排版以及输出的多样性方面，已经超越了市场上的Midjourney v6.0、DALL·E 3 (HD)和SD3-Ultra等流行模型，确立了图像合成技术的新高度。
二、部署流程
2.1 创建实例
部署Llama3.1的第一步是创建GPU云实例。在丹摩智算平台的控制台中，选择GPU云实例并点击创建实例。在实例配置中，根据需求选择付费类型，短期需求可以选择按量付费或包日，长期需求可以选择包月套餐。
对于GPU的选择，推荐至少选择NVIDIA GeForce RTX 4090，因为它提供了60GB内存和24GB的显存，足以满足Llama3.1 8B版本的部署需求。此外，建议将数据硬盘扩容至60GB，以存储较大的模型文件。
2.2 登录实例
实例创建成功后，可以通过多种方式登录，包括JupyterLab和SSH登录。JupyterLab提供了一个在线访问实例的入口，而SSH登录则需要提供用户名、远程主机域名或IP、端口号以及登录密码或密钥。
2.3 部署Llama3.1
部署Llama3.1之前，需要使用conda创建一个新的Python环境，并安装必要的依赖，包括langchain、streamlit、transformers和accelerate。
接下来，下载并解压Llama3.1模型文件。丹摩智算平台提供了内网高速下载服务，可以快速下载预制的Llama-3.1-8B-Instruct模型。
三、使用教程
3.1 创建Chatbot
模型部署完成后，可以创建一个简单的Chatbot来测试模型的性能。首先，新建一个名为llamaBot.py的文件，并编写以下代码：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import streamlit as st
# 创建一个标题和一个副标题
st.title("💬 LLaMA3.1 Chatbot")
st.caption("🚀 A streamlit chatbot powered by Self-LLM")
# 定义模型路径
mode_name_or_path = '/root/workspace/Llama-3.1-8B-Instruct'
# 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer
@st.cache_resource
def get_model():
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, trust_remote_code=True)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()
return tokenizer, model
# 加载LLaMA3的model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()
# 如果session_state中没有"messages"，则创建一个包含默认消息的列表
if "messages" not in st.session_state:
st.session_state["messages"] = []
# 遍历session_state中的所有消息，并显示在聊天界面上
for msg in st.session_state.messages:
st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])
# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作
if prompt := st.chat_input():
# 在聊天界面上显示用户的输入
st.chat_message("user").write(prompt)
# 将用户输入添加到session_state中的messages列表中
st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
# 将对话输入模型，获得返回
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(st.session_state["messages"],tokenize=False,add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')
generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
# 将模型的输出添加到session_state中的messages列表中
st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
# 在聊天界面上显示模型的输出
st.chat_message("assistant").write(response)
print(st.session_state)3.2 启动服务
在终端中运行以下命令，启动streamlit服务：
streamlit run llamaBot.py --server.address 0.0.0.0 --server.port 1024通过丹摩智算平台提供的端口映射功能，将内网端口映射到公网，然后通过访问链接即可打开LLaMA3.1 Chatbot交互界面，并与其进行对话。
腾讯云开发者
