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Llama3來襲!如何通過4090GPU云主機快速部署?

UCloud小助手 / 201220人閱讀

2024年4月18日,Meta AI正式宣布推出開源大模型Llama3,這標志著開源大型語言模型(LLM)領域的又一重大突破。Llama3以其卓越的性能和廣泛的應用前景,或將推動人工智能技術快速邁進新紀元。

為方便AI應用企業及個人AI開發者快速體驗Llama3的超高性能,近期優刻得GPU云主機上線Llama3-8B-Instruct-Chinese鏡像,一鍵配置,快速部署模型開發環境。為客戶提供開箱即用的Llama3模型微調及推理環境,節省配置時間,提高開發效率。

快速搭建Llama3的微調或推理環境,僅需以下5步:

1、登錄UCloud控制臺:http://specialneedsforspecialkids.com/site/active/gpu.html?ytag=seo

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2、選擇GPU云主機,各模型的推薦機型及配置參考文檔docs.ucloud.cn/gpu/prac

3、在鏡像市場選擇鏡像,選擇Llama3

4、立即創建,開機執行進程啟動命令

cd /home/ubuntu/llama3-Chinese-chat
conda activate llama3-chinese
nohup streamlit run deploy/web_streamlit_for_instruct.py model/llama-3-8b-Instruct-chinese --theme.base="light" 2>&1 &

5、防火墻開發8501端口后,通過http://服務器IP地址:8501 訪問

Llama3由Meta在15萬億tokens數據集上訓練而成,是Llama2體量的7倍,包括4倍的代碼數據。其中預訓練數據集中還有5%的非英語數據集,總計支持高達30種語言,在做非英語語言能力對齊方面也會更有優勢。Llama3 Instruct 更是針對對話應用進行了優化,結合了超過1000萬的人工標注數據,通過監督式微調(SFT)、拒絕采樣、鄰近策略優化(PPO)和直接策略優化(DPO)進行訓練。本次優刻得GPU鏡像市場上線的是基于中文語料指令微調之后的模型(Llama3-8B-Instruct-Chinese),在中文表現上有相對不錯的效果。

在上下文方面,Llama3支持8K的上下文長度,是Llama2容量的兩倍,極大地提高了多步驟任務的處理能力。同時,該模型特別強調在理解、代碼生成和指令跟隨等復雜任務上的性能改進。Llama3 8B和70B參數的模型在多個行業基準測試中展示了最先進的性能,特別是在推理和編碼任務上。其中700億參數規模的模型評測結果極其優秀。最大的亮點是在數學評測GSM8K的得分達到93分!根據DataLearnerAI目前收集的數據,這個分數僅次于Claude3-Opus的95分,超過GPT-4,位居全球第二,是目前開源大模型中得分最高的一個。

優刻得GPU云主機鏡像市場上線Llama3鏡像,可為AI應用客戶提供最新模型一鍵部署的極速體驗。不僅如此,優刻得還同步對外提供智算調度、模型微調及推理服務部署服務。優刻得以云主機、裸金屬、高性能存儲、低延遲網絡等基礎設施領域積累的運營經驗為基礎,搭配“孔明”的資源調度、多用戶管理與分布式訓練的能力,以及UModelVerse模型推理服務平臺,形成一站式的AI計算開發解決方案,服務大模型開發者、應用廠商、高校及科研機構等合作伙伴,共同推進大模型產業發展。

隨著人工智能技術的演進,像Llama3這樣性能卓越的大模型,將為通用人工智能(AGI)的未來發展和落地應用提供強有力的支持。優刻得也將始終以推動人工智能技術發展與應用為己任,持續與業界合作伙伴緊密合作,為行業用戶提供快速搭建大型模型推理或微調環境的解決方案,以及高性能的AI算力集群,助力AIGC產業降本增效。

附高性能NVIDIA RTX 40 系列云服務器購買:

http://specialneedsforspecialkids.com/site/active/gpu.html?ytag=seo

https://www.compshare.cn/?ytag=seo

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