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引言
今天，Meta 发布了 Llama 2，其包含了一系列最先进的开放大语言模型，我们很高兴能够将其全面集成入 Hugging Face，并全力支持其发布。Llama 2 的社区许可证相当宽松，且可商用。其代码、预训练模型和微调模型均于今天发布了🔥。
通过与 Meta 合作，我们已经顺利地完成了对 Llama 2 的集成，你可以在 Hub 上找到 12 个开放模型 (3 个基础模型以及 3 个微调模型，每个模型都有 2 种 checkpoint: 一个是 Meta 的原始 checkpoint，一个是 transformers 格式的 checkpoint)。以下列出了 Hugging Face 支持 Llama 2 的主要工作:
Llama 2 已入驻 Hub: 包括模型卡及相应的许可证。
支持 Llama 2 的 transformers 库
使用单 GPU 微调 Llama 2 小模型的示例
Text Generation Inference (TGI) 已集成 Llama 2，以实现快速高效的生产化推理
推理终端 (Inference Endpoints) 已集成 Llama 2
目录
何以 Llama 2?
演示
推理
使用 transformers
使用 TGI 和推理终端
用 PEFT 微调
其他资源
总结
何以 Llama 2?
Llama 2 引入了一系列预训练和微调 LLM，参数量范围从 7B 到 70B (7B、13B、70B)。其预训练模型比 Llama 1 模型有了显著改进，包括训练数据的总词元数增加了 40%、上下文长度更长 (4k 词元🤯)，以及利用了分组查询注意力机制来加速 70B 模型的推理🔥！
但最令人兴奋的还是其发布的微调模型 (Llama 2-Chat)，该模型已使用 基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF) 技术针对对话场景进行了优化。在相当广泛的有用性和安全性测试基准中，Llama 2-Chat 模型的表现优于大多数开放模型，且其在人类评估中表现出与 ChatGPT 相当的性能。更多详情，可参阅其 论文。
图来自 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 一文
如果你一直在等一个闭源聊天机器人的开源替代，那你算是等着了！Llama 2-Chat 将是你的最佳选择！
| 模型 | 许可证 | 可否商用? | 预训练词元数 | 排行榜得分 |
|---|---|---|---|---|
| Falcon-7B | Apache 2.0 | ✅ | 1,500B | 47.01 |
| MPT-7B | Apache 2.0 | ✅ | 1,000B | 48.7 |
| Llama-7B | Llama 许可证 | ❌ | 1,000B | 49.71 |
| Llama-2-7B | Llama 2 许可证 | ✅ | 2,000B | 54.32 |
| Llama-33B | Llama 许可证 | ❌ | 1,500B | * |
| Llama-2-13B | Llama 2 许可证 | ✅ | 2,000B | 58.67 |
| mpt-30B | Apache 2.0 | ✅ | 1,000B | 55.7 |
| Falcon-40B | Apache 2.0 | ✅ | 1,000B | 61.5 |
| Llama-65B | Llama 许可证 | ❌ | 1,500B | 62.1 |
| Llama-2-70B | Llama 2 许可证 | ✅ | 2,000B | * |
| Llama-2-70B-chat* | Llama 2 许可证 | ✅ | 2,000B | 66.8 |
*目前，我们正在对 Llama 2 70B (非聊天版) 进行评测。评测结果后续将更新至此表。
演示
你可以通过 这个空间 或下面的应用轻松试用 Llama 2 大模型 (700 亿参数！):
它们背后都是基于 Hugging Face 的 TGI 框架，该框架也支撑了 HuggingChat，我们会在下文分享更多相关内容。
推理
本节，我们主要介绍可用于对 Llama 2 模型进行推理的两种不同方法。在使用这些模型之前，请确保你已在 Meta Llama 2 存储库页面申请了模型访问权限。
**注意: 请务必按照页面上的指示填写 Meta 官方表格。填完两个表格数小时后，用户就可以访问模型存储库。
使用 transformers
从 transformers 4.31 版本开始，HF 生态中的所有工具和机制都可以适用于 Llama 2，如:
训练、推理脚本及其示例
安全文件格式 (
safetensors)与 bitsandbytes (4 比特量化) 和 PEFT 等工具
帮助模型进行文本生成的辅助工具
导出模型以进行部署的机制
你只需确保使用最新的 transformers 版本并登录你的 Hugging Face 帐户。
pip install transformers
huggingface-cli login下面是如何使用 transformers 进行推理的代码片段:
from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
model = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)
sequences = pipeline(
'I liked "Breaking Bad" and "Band of Brothers". Do you have any recommendations of other shows I might like?\n',
do_sample=True,
top_k=10,
num_return_sequences=1,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
max_length=200,
)
for seq in sequences:
print(f"Result: {seq['generated_text']}")Result: I liked "Breaking Bad" and "Band of Brothers". Do you have any recommendations of other shows I might like?
Answer:
Of course! If you enjoyed "Breaking Bad" and "Band of Brothers," here are some other TV shows you might enjoy:
1. "The Sopranos" - This HBO series is a crime drama that explores the life of a New Jersey mob boss, Tony Soprano, as he navigates the criminal underworld and deals with personal and family issues.
2. "The Wire" - This HBO series is a gritty and realistic portrayal of the drug trade in Baltimore, exploring the impact of drugs on individuals, communities, and the criminal justice system.
3. "Mad Men" - Set in the 1960s, this AMC series follows the lives of advertising executives on Madison Avenue, expl另外，尽管模型本身的上下文长度 仅 4k 词元，但你可以使用 transformers 支持的技术，如旋转位置嵌入缩放 (rotary position embedding scaling) ，进一步把它变长！
使用 TGI 和推理终端
Text Generation Inference (TGI) 是 Hugging Face 开发的生产级推理容器，可用于轻松部署大语言模型。它支持流式组批、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理，并支持生产级的日志记录和跟踪等功能。
你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI，也可以直接使用 Hugging Face 的 推理终端。如果要用推理终端部署 Llama 2 模型，请登录 模型页面 并单击 Deploy -> Inference Endpoints 菜单。
要推理 7B 模型，我们建议你选择 “GPU [medium] - 1x Nvidia A10G”。
要推理 13B 模型，我们建议你选择 “GPU [xlarge] - 1x Nvidia A100”。
要推理 70B 模型，我们建议你选择 “GPU [xxxlarge] - 8x Nvidia A100”。
注意: 如果你配额不够，请发送邮件至 api-enterprise@huggingface.co 申请升级配额，通过后你就可以访问 A100 了。
你还可以从我们的另一篇博文中了解更多有关 如何使用 Hugging Face 推理终端部署 LLM 的知识 , 文中包含了推理终端支持的超参以及如何使用其 Python 和 Javascript API 实现流式输出等信息。
用 PEFT 微调
训练 LLM 在技术和计算上都有一定的挑战。本节，我们将介绍 Hugging Face 生态中有哪些工具可以帮助开发者在简单的硬件上高效训练 Llama 2，我们还将展示如何在单张 NVIDIA T4 (16GB - Google Colab) 上微调 Llama 2 7B 模型。你可以通过 让 LLM 更可得 这篇博文了解更多信息。
我们构建了一个 脚本，其中使用了 QLoRA 和 trl 中的 SFTTrainer 来对 Llama 2 进行指令微调。
下面的命令给出了在 timdettmers/openassistant-guanaco 数据集上微调 Llama 2 7B 的一个示例。该脚本可以通过 merge_and_push 参数将 LoRA 权重合并到模型权重中，并将其保存为 safetensor 格式。这样，我们就能使用 TGI 和推理终端部署微调后的模型。
首先安装 trl 包并下载脚本:
pip install trl
git clone https://github.com/lvwerra/trl然后，你就可以运行脚本了:
python trl/examples/scripts/sft_trainer.py \
--model_name meta-llama/Llama-2-7b-hf \
--dataset_name timdettmers/openassistant-guanaco \
--load_in_4bit \
--use_peft \
--batch_size 4 \
--gradient_accumulation_steps 2其他资源
论文
Hub 上的模型
Open LLM 排行榜
Meta 提供的 Llama 2 模型使用大全
总结
Llama 2 的推出让我们非常兴奋！后面我们会围绕它陆陆续续推出更多内容，包括如何微调一个自己的模型，如何在设备侧运行 Llama 2 小模型等，敬请期待！
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英文原文: https://hf.co/blog/llama2
原文作者: Philipp Schmid，Omar Sanseviero，Pedro Cuenca，Lewis Tunstall
译者: Matrix Yao (姚伟峰)，英特尔深度学习工程师，工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理。
审校/排版: zhongdongy (阿东)
