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文章目录

1.前言
2.丹摩的配置
3.Llama3.1的本地配置
4. 最终界面

丹摩

1.前言

Llama3.1是Meta 公司发布的最新开源大型语言模型，相较于之前的版本，它在规模和功能上实现了显著提升，尤其是最大的 4050亿参数版本，成为开源社区中非常强大的竞争者，能够在许多场景下与封闭模型如 OpenAI 的 GPT-4 相媲美。以下是 Llama3.1的一些主要特性：

上下文窗口扩展
Llama3.1支持最长 128K tokens 的上下文窗口，这使得它能够处理更长的文本内容，特别适用于长文档总结和复杂对话场景。
多语言支持
Llama 3.1 支持包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语等八种语言的生成和理解功能，非常适合全球化应用。
增强的推理与工具使用能力
Meta 声称 Llama 3.1 在数学计算、逻辑推理和工具调用方面表现卓越，这使其在许多基准测试中表现出色。
高效部署与训练优化
通过量化技术（将计算从 BF16 缩减到 FP8），Llama 3.1 的推理和训练成本显著降低，适合单节点服务器的部署。此外，它支持监督微调和生成高质量的合成数据。
开源与社区支持
Llama 3.1 完全开源，开发者可以通过 Meta 平台和 Hugging Face 下载模型，并在本地或云端环境中运行，充分保障数据隐私与安全。同时，Meta 提供了完善的开发工具和生态系统支持，例如支持增强的检索生成（RAG）工作流。

2.丹摩的配置

下面我会从打开丹摩平台开始一步一步的教导大家配置。

首先我们打开丹摩平台，然后点击创建实例。
进入下一个页面后点击绿框中的配置。推荐选择按需支付模式。
根据图片选择配置
开始设置镜像，平台提供多种基础镜像，便于用户快速启动应用。这些镜像都预装了必要的环境和工具，用户可以根据需求轻松选择，推荐选择绿色框选内容。
创建密钥对，密钥对是为了确保安全登录，可以自定义名称，选择自动生成，并将生成的私钥下载到本地计算机。

密钥创建成功后，选择新生成的密钥对，点击立即创建，稍等片刻，系统便会成功启动。
使用密钥对登录

7.完成

平台提供了可以直接登录的JupyterLab在线入口，让你轻松访问和管理实例。
进入终端。

3.Llama3.1的本地配置

环境创建好后。使用以下指令创建新环境：

conda activate llama3

在这里插入图片描述
下面安装llama3.1的依赖：

pip install langchain==0.1.15
pip install streamlit==1.36.0
pip install transformers==4.44.0
pip install accelerate==0.32.1

在这里插入图片描述
安装好后，下载Llama3.1-88模型，由于平台已经预装了。可以直接使用以下指令高速在内网下载。

wget http://file.s3/damodel-openfile/Llama3/Llama-3.1-8B-Instruct.tar

完成后进行解压

tar -xf Llama-3.1-8B-Instruct.tar

Llama3的配置
创建一个名为llamaBot.py的文件，文件内容复杂以下内容：

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():# 从预训练的模型中获取tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, trust_remote_code=True)tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token# 从预训练的模型中获取模型，并设置模型参数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)

在终端运行以下命令，启动streamlit服务，server.port可以更换端口

streamlit run llamaBot.py --server.address 0.0.0.0 --server.port 1024

服务地址务必指定为0.0.0.0,否则无法通过浏览器访问
最后我们需要把内网端口映射到公网

进入GPU云实例页面。点击操作-更多-访问控制
单击添加端口，添加streamlit服务对于端口
添加成功后，通过访问链接即可打开Llama3.1Chatbot交互界面。

4. 最终界面

在这里插入图片描述