llama3-chinese

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Llama3-中文

简介

Llama3-中文是一个基于Meta-Llama-3-8B作为基础模型，使用DORA和LORA+训练方法，在50万高质量中文多轮SFT数据、10万英文多轮SFT数据和2000条单轮自我认知数据上训练而成的大型模型。

Github: https://github.com/seanzhang-zhichen/llama3-chinese

下载模型

模型	下载链接
Meta-Llama-3-8B	🤗 HuggingFace 🤖 ModelScope
Llama3-Chinese-Lora	🤗 HuggingFace 🤖 ModelScope
Llama3-Chinese (合并模型)	🤗 HuggingFace 🤖 ModelScope

合并LORA模型（可跳过）

1、下载 Meta-Llama-3-8B

git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B.git

2、下载 Llama3-Chinese-Lora

从ModelScope下载

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/seanzhang/Llama3-Chinese-Lora.git

从HuggingFace下载

git lfs install
git clone https://huggingface.co/zhichen/Llama3-Chinese-Lora

3、合并模型

python merge_lora.py \
    --base_model path/to/Meta-Llama-3-8B \
    --lora_model path/to/lora/Llama3-Chinese-Lora  \
    --output_dir ./Llama3-Chinese

下载Llama3-Chinese（合并模型）

从ModelScope下载

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/seanzhang/Llama3-Chinese.git

从HuggingFace下载

git lfs install
git clone https://huggingface.co/zhichen/Llama3-Chinese

推理

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "zhichen/Llama3-Chinese"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto")

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
    {"role": "user", "content": "你好"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=2048,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

命令行演示

python cli_demo.py --model_path zhichen/Llama3-Chinese

网页演示

python web_demo.py --model_path zhichen/Llama3-Chinese

VLLM 网页演示

1、使用 vllm 部署模型

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Llama3-Chinese --model ./Llama3-Chinese(替换为你自己的合并模型路径)

2、在命令行执行此命令

python vllm_web_demo.py --model Llama3-Chinese

训练数据集

deepctrl-sft-data

许可证

本项目仅可用于研究目的，项目开发者不对因使用本项目（包括但不限于数据、模型、代码等）导致的任何损害或损失承担责任。详情请参阅免责声明。

Llama3-Chinese项目代码的许可协议为Apache License 2.0。代码可以免费用于商业用途，模型权重和数据仅能用于研究目的。请在产品介绍中附上Llama3-Chinese的链接和授权协议。

引用

如果您在研究中使用了Llama3-Chinese，请按以下格式引用：

@misc{Llama3-Chinese,
  title={Llama3-Chinese},
  author={Zhichen Zhang, Xin LU, Long Chen},
  year={2024},
  howpublished={\url{https://github.com/seanzhang-zhichen/llama3-chinese}},
}