怎样在Linux上配置Llama 3的运行环境 - AI技术

在Linux上配置Llama 3的运行环境需要以下步骤：

硬件要求

至少一台具有多核多线程能力的高性能处理器（如Intel i7/i9 或 AMD Ryzen 9系列）。
一块或多块高端GPU（如NVIDIA RTX 3090或更新的型号），最好具有24GB及以上的视频内存（VRAM）。
至少128GB的系统内存，以便加载和处理大规模模型数据。
至少1TB的快速SSD以确保数据的加载和存储速度。

软件环境配置

安装Python和相关依赖

使用Anaconda或Miniconda。
新建一个虚拟环境：

conda create -n llama_env python=3.9
conda activate llama_env

安装PyTorch和Transformers库：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu112
pip install transformers

安装CUDA Toolkit和cuDNN

根据操作系统和GPU型号，下载并安装对应版本的CUDA Toolkit和cuDNN。请参考NVIDIA官方文档进行安装，并确保在安装后配置环境变量。

下载模型权重

从Hugging Face Model Hub下载Llama 3的预训练模型权重。您可以运行以下代码在本地下载模型：

from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM
model_name = "llama-3b"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

运行模型

我们可以通过以下示例代码，尝试运行Llama 3模型并进行推理：

import torch
from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM
# 确保正确加载模型和tokenizer
model_name = "llama-70b"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
# 检查CUDA是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# 定义输入文本
input_text = "今天天气如何？"
# 编码输入文本
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(device)

请注意，以上信息仅供参考，具体配置可能会因不同的Linux发行版和硬件配置而有所不同。