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介绍
Llama3-Chinese是以Meta-Llama-3-8B为底座，使用 DORA[1] + LORA+[2] 的训练方法，在50w高质量中文多轮SFT数据 + 10w英文多轮SFT数据 + 2000单轮自我认知数据训练而来的大模型。
Github:https://github.com/seanzhang-zhichen/llama3-chinese
| Model | Download |
| Meta-Llama-3-8B | ? HuggingFace[3] ? ModelScope[4] |
| Llama3-Chinese-Lora | ? HuggingFace[5] ? ModelScope[6] |
| Llama3-Chinese (合并好的模型) | ? HuggingFace[7] ? ModelScope[8] |
1、下载 Meta-Llama-3-8B[9]
git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B.git
2、下载Llama3-Chinese-Lora[10]
From ModelScope
git lfs installgit clone https://www.modelscope.cn/seanzhang/Llama3-Chinese-Lora.git
From HuggingFace
git lfs installgit 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
From ModelScope
git lfs installgit clone https://www.modelscope.cn/seanzhang/Llama3-Chinese.git
From HuggingFace
git lfs installgit clone https://huggingface.co/zhichen/Llama3-Chinese
1、使用vllm[11]部署模型
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Llama3-Chinese --model ./Llama3-Chinese(换成你自己的合并后的模型路径)
2、在命令行执行
python vllm_web_demo.py --model Llama3-Chinese
匠数科技大模型sft数据集[12]
本项目仅可应用于研究目的，项目开发者不承担任何因使用本项目（包含但不限于数据、模型、代码等）导致的危害或损失。详细请参考免责声明[13]。
Llama3-Chinese项目代码的授权协议为 The Apache License 2.0[14]，代码可免费用做商业用途，模型权重和数据只能用于研究目的。请在产品说明中附加Llama3-Chinese的链接和授权协议。
如果你在研究中使用了Llama3-Chinese，请按如下格式引用：
@misc{Llama3-Chinese,title={Llama3-Chinese},author={Zhichen Zhang, Xin LU, Long Chen},year={2024},howpublished={\url{https://github.com/seanzhang-zhichen/llama3-chinese}},}53AI，企业落地应用大模型首选服务商
产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺：先做场景POC验证，看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2024-03-30
2024-04-26
2024-05-10
2024-04-12
2024-05-28
2024-04-25
2024-05-14
2024-07-18
2024-08-13
2024-04-26
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