Llama 4倒數計時！明年四月登場，台灣開發者衝刺學起來！

Llama 模型全攻略：從入門到進階，台灣開發者必讀指南 (2024 最新版)

嘿，各位台灣的開發者們，大家好！今天我們要來聊聊最近在 AI 圈紅翻天的 Llama 模型。你可能已經聽過它的大名，也或許正好奇它到底是什麼、能做什麼，以及最重要的是，身為一個台灣開發者，該如何上手使用它。別擔心，這篇文章將會用最簡單易懂的方式，帶你一步步認識 Llama，讓你也能輕鬆駕馭這個強大的工具。

什麼是 Llama？為什麼它這麼重要？

Llama，全名 Large Language Model Meta AI，是由 Meta (也就是 Facebook) 開發的大型語言模型。它就像一個超強的聊天機器人，能夠理解你的問題，並用流暢自然的文字回答。更棒的是，Llama 強調「開放」，讓開發者、研究人員，甚至企業都能夠免費使用它，一起探索生成式 AI 的無限可能。

Llama 為什麼這麼重要？

• 開源精神： Llama 的開源讓更多人可以接觸到最先進的語言模型技術，加速 AI 創新。
• 廣泛應用： Llama 模型能被應用在各種不同的領域，例如：
  • 聊天機器人開發： 打造更人性化的對話體驗。
  • 內容生成： 自動產生文章、詩詞、劇本等等。
  • 程式碼輔助： 協助開發者撰寫、除錯程式碼。
  • 資料分析： 從大量的文字資料中提取有用的資訊。
• 社群力量： Llama 擁有龐大的社群支持，有數以千計的專案是基於 Llama 模型建構的。社群成員們互相交流、分享經驗，讓 Llama 生態系更加蓬勃發展。
• 企業應用： 無論是新創公司還是大型企業，都可以利用 Llama 模型來提升效率、創造價值。

Llama 有哪些版本？我該選擇哪個？

Meta 持續推出 Llama 的新版本，每個版本都有不同的特色和優勢。以下是目前(2024/12/05)比較熱門的版本：

• 模型大小 (7B, 13B, 70B, 8B, 11B, 90B, 405B)： 數字越大，代表模型越大，通常也意味著更好的性能，但同時也需要更多的計算資源。
• Context Length (4K, 8K, 128K, 1M, 10M)： 指模型可以處理的文字長度。Context Length 越大，模型就越能理解更長的上下文，產生更連貫的回應。
• Tokenizer (Sentencepiece, TikToken-based)： 負責將文字轉換成模型可以理解的數字表示。

那麼，我該選擇哪個版本呢？

• 初學者： 如果你是剛入門 Llama 的新手，建議從 Llama 3 (8B) 或 Llama 3.2 (1B, 3B) 開始。這些模型相對較小，容易上手，而且資源需求較低，即使你的電腦配備不是很高也能運行。
• 需要處理長文本： 如果你需要處理較長的文字內容，例如：分析長篇文章、撰寫長篇小說等等，可以考慮 Llama 3.1 或 Llama 3.2，它們擁有更長的 Context Length。
• 進階使用者： 如果你想要追求最佳的性能，並且擁有足夠的計算資源，可以嘗試 Llama 3.3 (11B, 90B)。

如何開始使用 Llama 模型？

現在，讓我們來看看如何實際開始使用 Llama 模型。以下是一些步驟：

1. 下載模型權重：
   • Meta Llama 官網： 首先，你需要前往 Meta Llama 網站，閱讀並同意授權條款。

   • Hugging Face： 你也可以在 Hugging Face 上找到 Llama 的模型，同樣需要閱讀並同意授權條款。

2. 安裝 Llama CLI (Command Line Interface)：

   • 如果你已經收到 Meta 寄給你的授權連結，就可以開始安裝 Llama CLI。打開你的終端機 (Terminal)，輸入以下指令：

     pip install llama-stack
     

3. 下載模型：
   • 使用 Llama CLI 下載你想要的模型。首先，列出所有可用的模型：

     llama model list
     

     如果你想要查看舊版本的模型，可以使用 --show-all 參數：

     llama model list --show-all
     

   • 找到你想要下載的模型 ID，然後執行以下指令：

     llama download --source meta --model-id CHOSEN_MODEL_ID
     

     系統會提示你輸入授權連結，將你收到的連結貼上即可開始下載。

4. 安裝依賴套件：

   • 下載完成後，你需要安裝一些必要的 Python 套件。在你的專案目錄下，執行以下指令：

     pip install .[torch]
     

5. 運行模型：
   • Llama 提供了範例程式碼，你可以參考這些程式碼來運行模型。範例程式碼通常位於 models/{llama3, llama4}/scripts/ 目錄下。
   • 例如，如果你想要運行 Llama 4 的聊天模型，可以使用以下指令：

     #!/bin/bash
     
     NGPUS=4
     CHECKPOINT_DIR=~/.llama/checkpoints/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
     PYTHONPATH=$(git rev-parse --show-toplevel) \
       torchrun --nproc_per_node=$NGPUS \
       -m models.llama4.scripts.chat_completion $CHECKPOINT_DIR \
       --world_size $NGPUS
     

     • NGPUS：指定使用的 GPU 數量。
     • CHECKPOINT_DIR：指定模型權重的路徑。
     • torchrun：PyTorch 的 distributed training 工具。

個人實作心得：

在下載 Llama 模型的時候，我遇到了一些小問題。首先，授權連結的有效期限只有 24 小時，所以一定要在收到連結後盡快下載。其次，如果下載過程中出現錯誤，例如 403: Forbidden，可能是因為下載次數超過限制，可以重新申請授權連結。

錯誤排除指南：

• CUDA out of memory： 如果你遇到 CUDA 記憶體不足的問題，可以嘗試以下方法：
  • 減少 NGPUS 的值，降低 GPU 使用量。
  • 使用更小的模型。
  • 使用 FP8 或 Int4 量化 (詳見下文)。

進階技巧：FP8 和 Int4 量化

為了降低 Llama 模型的記憶體需求，你可以使用 FP8 (8-bit Floating Point) 或 Int4 (4-bit Integer) 量化技術。量化可以減少模型權重的精度，從而降低記憶體佔用，但可能會略微降低模型的準確性。

• FP8： 混合精度推理，使用 FP8 儲存部分權重，使用 bfloat16 儲存 activations。
• Int4： 混合精度推理，使用 Int4 儲存部分權重，使用 bfloat16 儲存 activations。

使用 FP8 可以讓你用更少的 GPU 記憶體運行 Llama 模型。例如，運行 Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 需要 2 個 80GB 的 GPU。使用 Int4 只需要 1 個 80GB 的 GPU。

要使用 FP8 或 Int4 量化，你需要使用 --quantization-mode 參數：

MODE=fp8_mixed  # or int4_mixed
if [ $MODE == "fp8_mixed" ]; then
  NGPUS=2
else
  NGPUS=1
fi
CHECKPOINT_DIR=~/.llama/checkpoints/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
PYTHONPATH=$(git rev-parse --show-toplevel) \
  torchrun --nproc_per_node=$NGPUS \
  -m models.llama4.scripts.chat_completion $CHECKPOINT_DIR \
  --world_size $NGPUS \
  --quantization-mode $MODE

如何在 Hugging Face 上使用 Llama 模型？

Hugging Face 提供了更方便的方式來使用 Llama 模型。你可以在 Hugging Face 上下載 Llama 的權重，並使用 transformers 函式庫來運行模型。

1. 申請授權：
   • 前往你想要使用的 Llama 模型在 Hugging Face 上的頁面 (例如：meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E)。
   • 閱讀並同意授權條款。
2. 下載權重：
   • 你可以從 Hugging Face 網站下載權重，也可以使用 huggingface-cli 指令：

     huggingface-cli download meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-Original --local-dir meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-Original
     

3. 使用 transformers 函式庫：
   • 安裝 transformers 函式庫：

     pip install transformers
     

   • 使用以下程式碼來載入和運行模型：

     # inference.py
     from transformers import AutoTokenizer, Llama4ForConditionalGeneration
     import torch
     
     model_id = "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"
     
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
     
     messages = [
         {"role": "user", "content": "Who are you?"},
     ]
     inputs = tokenizer.apply_chat_template(
         messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True
     )
     
     model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
         model_id, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16
     )
     
     outputs = model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens=100)
     outputs = tokenizer.batch_decode(outputs[:, inputs["input_ids"].shape[-1] :])
     print(outputs[0])
     

   • 運行程式碼：

     torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 inference.py
     

注意事項：負責任地使用 Llama 模型

Llama 模型是一個強大的工具，但也伴隨著一些風險。在使用 Llama 模型時，請務必遵守以下原則：

• 遵守授權條款： 仔細閱讀並遵守 Llama 模型的授權條款。
• 負責任地使用： 不要將 Llama 模型用於非法或有害的用途。
• 注意模型生成的內容： Llama 模型可能會生成不準確、不適當或有偏見的內容。在使用模型生成的內容時，請務必進行審查。
• 回報問題： 如果你發現 Llama 模型存在 bug 或安全漏洞，請及時回報給 Meta。

結論：掌握 Llama，擁抱 AI 的無限可能

Llama 模型是一個令人興奮的技術，它為開發者、研究人員和企業提供了探索生成式 AI 的機會。希望透過這篇文章，你對 Llama 模型有了更深入的了解，並且能夠開始使用它來打造你的 AI 應用。

別忘了，Llama 社群非常活躍，如果你在使用過程中遇到任何問題，都可以在社群中尋求幫助。祝你在 Llama 的世界裡玩得開心！

相關連結：

• Meta Llama 網站
• Hugging Face – Llama Models
• Llama Cookbook

最後，如果你覺得這篇文章對你有幫助，請幫我分享出去，讓更多台灣的開發者也能一起學習 Llama！

參考閱讀

https://github.com/meta-llama/llama-models