Due modi per scaricare e accedere a Llama 2 localmente
Due modi per ottenere Llama 2 localmente
Una guida passo-passo all’utilizzo di Llama 2 sul tuo PC
Motivazione
La nuova versione di Meta, Llama 2, sta guadagnando popolarità ed è estremamente interessante per vari casi d’uso. Offre modelli linguistici pre-addestrati e ottimizzati di Llama 2 in diverse dimensioni, da 7B a 70B di parametri. Llama 2 si comporta bene in vari test, come ragionamento, codifica, competenze e benchmark di conoscenza, il che lo rende molto promettente.
In questo articolo, ti guideremo attraverso il processo passo-passo per scaricare Llama 2 sul tuo PC. Hai due opzioni: il sito ufficiale di Meta AI o HuggingFace. Ti mostreremo anche come accedervi, in modo da poter sfruttare le sue potenti capacità per i tuoi progetti. Iniziamo!
Prerequisiti
- Jupyter Notebook
- Unità di elaborazione grafica Nvidia T4 (GPU)
- Ambiente virtuale (Virtualenv)
- Account, librerie e modelli Llama di HuggingFace
- Python 3.10
Cosa considerare prima di scaricare localmente
Prima di scaricare il modello sul tuo computer locale, prendi in considerazione alcune cose. Prima di tutto, assicurati che il tuo computer abbia abbastanza potenza di elaborazione e spazio di archiviazione (caricare un modello da un disco SSD è molto più veloce). In secondo luogo, preparati per una configurazione iniziale per far funzionare il modello. Infine, se lo stai usando per lavoro, verifica le politiche aziendali sul download di software esterno.
Perché scaricare Llama 2 in locale?
Ci sono alcune buone ragioni per voler scaricare il modello sul tuo computer, come ad esempio:
- Potere del contesto nella narrazione basata sui dati
- Environmental Data Science Un’introduzione
- Apprendimento automatico con modelli esperti una guida introduttiva
- Riduzione della latenza Ospitando Llama 2 nel tuo ambiente, riduci al minimo la latenza associata alle chiamate API ai server esterni.
- Privacy dei dati Puoi mantenere le tue informazioni private e sensibili nel tuo ecosistema (in locale o su un provider di cloud esterno).
- Personalizzazione e controllo Hai più controllo sul modello. Puoi ottimizzare la configurazione della tua macchina, lavorare su tecniche di ottimizzazione, affinare il modello e integrarlo ulteriormente nel tuo ecosistema.
