Llama 3.1 405B

提供商Meta
分类text-generation
参数量405B
许可证Llama 3.1
下载量8.0M
星标9.5K

简介

Llama 3.1 405B 是 Meta 推出的开源里程碑之作，也是首个在性能上能与 GPT-4o 等顶级闭源模型正面交锋的开源大模型。它凭借巨大的参数量，在复杂推理、多语言处理和代码编写上展现出极强的能力。对于开发者而言，它最大的价值在于提供了高性能的“基座”，可以通过知识蒸馏将能力迁移到更小的模型中，或者在私有化部署中实现顶尖的文本生成效果。虽然运行门槛极高，但它打破了顶尖 AI 能力被少数闭源巨头垄断的局面。

核心亮点

  • 顶尖推理能力，可比肩 GPT-4o 等闭源旗舰
  • 强大的多语言支持，更适配全球化应用场景
  • 理想的蒸馏教师模型，可提升小模型性能
  • 支持私有化部署，保障企业级数据隐私安全

使用方法

安装依赖
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
SDK 使用
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-405B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-405B")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 huggingface_hub：

操作指引 
pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
huggingface-cli download meta-llama/Llama-3.1-405B

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例） 
huggingface-cli download meta-llama/Llama-3.1-405B config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项，可参见官方文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('meta-llama/Llama-3.1-405B')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-405B

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-405B

模型文件托管在 Hugging Face Hub，使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载，不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

安装 Transformers 
pip install -U transformers torch

模型加载和推理

模型加载和推理 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('meta-llama/Llama-3.1-405B')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('meta-llama/Llama-3.1-405B')

模型下载

我们推荐使用命令行或者 ModelScope SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 ModelScope：

操作指引 
pip install modelscope

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
modelscope download --model LLM-Research/Meta-Llama-3.1-405B

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例） 
modelscope download --model LLM-Research/Meta-Llama-3.1-405B README.md --local_dir ./dir

更多更丰富的命令行下载选项，可参见具体文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3.1-405B')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3.1-405B.git

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3.1-405B.git

ModelScope 模型页直接下载模型文件；无需将模型文件放在本站服务器。

Notebook 快速开发

下载并安装 ModelScope library

下载并安装 ModelScope library 
pip install "modelscope[audio,cv,nlp,multi-modal,science]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

模型加载和推理

模型加载和推理 
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-generation', 'LLM-Research/Meta-Llama-3.1-405B')
查看官方来源