探索模型的所有版本及其文件格式（如 ggml、gptq 和 hf），并了解本地推理的硬件要求。
meta 推出了其 llama-2 系列语言模型，其版本大小从 7 亿到 700 亿个参数不等。这些模型，尤其是以聊天为中心的模型，与其他开源选项相比表现令人印象深刻，甚至在有用性方面与 chatgpt 等一些闭源模型相媲美。
添加**注释，不超过 140 字（可选）该架构基于优化的变压器设置，并使用监督技术和人工反馈对模型进行微调。他们在一个庞大的数据集上进行训练，该数据集不包括来自 meta 的任何用户特定数据。关于llama 2llama-2 是指一系列预先训练和微调的大型语言模型 （llm），其规模高达 700 亿个参数。llama 2 使用来自公开**资料的更大数据集进行了初始训练阶段，超过了其前身 llama（1） 使用的数据集大小。在这个预训练阶段之后，llama-2 chat是通过监督微调过程开发的，在此期间，人类专家为训练过程做出了贡献。为了提高模型的性能并产生更自然的响应，下一阶段涉及从人类反馈中强化学习 （rlhf）。这种方法涉及一个迭代的细化过程，通过强化学习算法和人类反馈的整合来不断改进模型。
llama 2 系列包括以下型号尺寸：
7b13b70bllama 2 llm 也基于 google 的 transformer 架构，但与原始 llama 模型相比进行了一些优化。例如，这些包括：gpt-3 启发了 rmsnorm 的预归一化，受 google palm 启发的 swiglu 激活功能，多查询注意力，而不是多头注意力受 gpt neo 启发的旋转位置嵌入 （rope）。
13b70bllama 2 llm 也基于 google 的 transformer 架构，但与原始 llama 模型相比进行了一些优化。例如，这些包括：gpt-3 启发了 rmsnorm 的预归一化，受 google palm 启发的 swiglu 激活功能，多查询注意力，而不是多头注意力受 gpt neo 启发的旋转位置嵌入 （rope）。llama 2 和 llama 之间的主要区别是：
更大的上下文长度（4,096 个而不是 2,048 个令牌）
在更大的数据集上训练在两个较大的 llama-2 模型中，分组查询注意力 （gqa） 而不是多查询注意力 （mqa）。
llama-2 是开源的吗？
根据开源促进会的定义，llama 2 并不是完全开源的，因为它的许可证施加了与开源标准不一致的限制。该许可证限制了某些用户和目的的商业用途，特别提到每月活跃用户超过 7 亿的服务必须寻求单独的许可证，可能不包括主要的云提供商。此外，llama 2 可接受使用政策禁止将模型用于非法或恶意目的，这虽然可以理解，但与不受限制使用的开源原则不同。
什么是code llama？
code llama 是 llama-2 语言模型的变体，专为编码相关任务量身定制。它能够生成和完成**，以及检测各种流行编程语言（如 python、c++、j**a、php、j**ascript/typescript、c# 和 bash）中的错误。meta 提供三种不同型号尺寸的 code lama：7b、13b 和 34b，以满足不同级别的复杂性和性能要求。
硬件要求
llama-2 模型的性能很大程度上取决于它运行的硬件。 有关顺利处理 llama-2 模型的最佳计算机硬件配置的建议， 查看本指南：运行 llama 和 llama-2 模型的最佳计算机。
以下是 4 位量化的 llama-2 硬件要求：
对于 7b 参数模型
如果 7b llama-2-13b-german-assistant-v4-gptq 模型是你所追求的，你必须从两个方面考虑硬件。第一 对于 gptq 版本，您需要一个至少具有 6gb vram 的体面 gpu。gtx 1660 或 2060、amd 5700 xt 或 rtx 3050 或 3060 都可以很好地工作。 但对于 ggml / gguf 格式，更多的是拥有足够的 ram。您需要大约 4 场免费演出才能顺利运行。
添加**注释，不超过 140 字（可选）对于 13b 参数模型
对于像 llama-2-13b-german-assistant-v4-gptq 这样更强大的型号，您需要更强大的硬件。 如果您使用的是 gptq 版本，则需要一个具有至少 10 gb vram 的强大 gpu。amd 6900 xt、rtx 2060 12gb、rtx 3060 12gb 或 rtx 3080 可以解决问题。 对于 cpu 入侵 （ggml / gguf） 格式，拥有足够的 ram 是关键。您需要您的系统有大约 8 个演出可用来平稳运行。
添加**注释，不超过 140 字（可选）适用于 65b 和 70b 参数模型
当您升级到 65b 和 70b 型号（）等大型型号时，您需要一些严肃的硬件。 对于 gpu 推理和 gptq 格式，您需要一个具有至少 40gb vram 的顶级 gpu。我们说的是 a100 40gb、双 rtx 3090 或 4090、a40、rtx a6000 或 8000。您还需要 64gb 的系统 ram。 对于 ggml / gguf cpu 推理，为 65b 和 70b 型号提供大约 40gb 的 ram。
添加**注释，不超过 140 字（可选）内存速度
运行 llama-2 ai 模型时，您必须注意 ram 带宽和 mdodel 大小如何影响推理速度。这些大型语言模型需要完全加载到 ram 或 vram，每次它们生成新令牌（一段文本）时。例如，一个 4 位 13b 十亿参数的 llama-2 模型占用大约 7.5gb 的 ram。
因此，如果您的 ram 带宽为 50 gbps（ddr4-3200 和 ryzen 5 5600x），您每秒可以生成大约 6 个令牌。 但是对于像每秒 11 个令牌这样的快速速度，您需要更多带宽 - ddr5-5600，大约 90 gbps。作为参考，像 nvidia rtx 3090 这样的高端 gpu 有大约 930 gbps 的 带宽到他们的 vram。最新的 ddr5 ram 可提供高达 100gb/s 的速度。因此，了解带宽是有效运行像 llama-2 这样的模型的关键。
建议：
为获得最佳性能：选择配备高端 gpu（如 nvidia 最新的 rtx 3090 或 rtx 4090）或双 gpu 设置的机器，以适应最大的型号（65b 和 70b）。具有足够 ram（最小 16 gb，但最好为 64 gb）的系统将是最佳选择。
对于预算限制：如果您受到预算的限制，请专注于适合系统ram的llama-2 ggml / gguf模型。请记住，虽然您可以将一些权重卸载到系统 ram，但这样做会以性能为代价。请记住，这些是建议，实际性能将取决于几个因素，包括特定任务、模型实现和其他系统流程。
对于预算限制：如果您受到预算的限制，请专注于适合系统ram的llama-2 ggml / gguf模型。请记住，虽然您可以将一些权重卸载到系统 ram，但这样做会以性能为代价。请记住，这些是建议，实际性能将取决于几个因素，包括特定任务、模型实现和其他系统流程。
cpu 要求
为获得最佳性能，建议使用现代多核 cpu。第 7 代以上的 intel core i8 或第 5 代以上的 amd ryzen 3 将运行良好。 具有 6 核或 8 核的 cpu 是理想的选择。更高的时钟速度也改善了即时处理，因此请以 3.6ghz 或更高为目标。
拥有 **x、**x2、**x-512 等 cpu 指令集可以进一步提高性能（如果可用）。关键是要有一个相当现代的消费级cpu，具有不错的内核数量和时钟。 以及通过 **x2 进行的基线向量处理（使用 llama.cpp 进行 cpu 推理所必需）。有了这些规格，cpu 应该可以处理 llama-2 模型大小。上述所有配置，代表最新硬件架构，同时保证是最完美，最快，欢迎咨询，定制
添加**
#创作灵感中心#
添加**注释，不超过 140 字（可选）
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