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。

模型训练与微调工作流

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！

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)