llama-recipes 项目介绍

llama-recipes 是 Meta Llama 模型的配套资源库,旨在帮助用户快速上手和使用 Llama 模型。该项目提供了丰富的示例脚本和笔记本,涵盖了从模型微调到构建基于 LLM 的应用等多种使用场景。

主要特点

支持最新的 Llama 3.2 Vision 和 Llama 3.2 Text 模型

提供本地、云端和本地部署的使用示例

包含多种常见应用场景的实现,如领域适应性微调等

与 LLM 生态系统中的其他工具集成

项目结构

llama-recipes 主要由两个核心文件夹组成:

recipes/: 包含按主题组织的示例代码

quickstart: 新手入门指南

use_cases: Llama 3 的常见应用示例

3p_integrations: 合作伙伴提供的 Llama 3 应用示例

responsible_ai: 使用 PurpleLlama 保护模型输出

experimental: 实验性 LLM 技术的实现

src/: 包含支持示例代码的模块

configs: 配置文件

datasets: 数据集处理脚本

inference: 微调模型推理模块

model_checkpointing: FSDP 检查点处理器

policies: FSDP 相关策略脚本

utils: 各种实用工具

安装和使用

用户可以通过 pip 安装 llama-recipes:

pip install llama-recipes

此外,还提供了可选依赖的安装方式,以支持额外功能:

pip install llama-recipes[tests,vllm,auditnlg,langchain]

支持的功能

llama-recipes 支持多种先进特性,包括:

HuggingFace 支持(推理和微调)

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)

混合精度训练

量化

Flash Attention

梯度累积

CPU 卸载

Weights & Biases 实验跟踪器等

总结

llama-recipes 为 Llama 模型的使用者提供了全面的支持,从入门示例到高级应用,再到负责任的 AI 实践。无论是研究人员还是开发者,都能在这个项目中找到有价值的资源,帮助他们更好地利用 Llama 模型的潜力。