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Llama3-Chinese以Meta-Llama-3-8B为底座，大幅改进Llama3 中文能力

nidongde2024-05-11 09:38:2430

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

请添加图片描述

模型下载

ModelDownload
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]

合并LORA模型（可跳过）

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

下载 Llama3-Chinese（合并好的模型）

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

vllm web 推理

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

训练数据集

匠数科技大模型sft数据集[12]

LICENSE

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。

Citation

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}},}

Acknowledgement

meta-llama/llama3[15]

hiyouga/LLaMA-Factory[16]

本文链接：https://www.hzby.vip/Llama3/28.html

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