Llama3模型详解 - Meta最新开源大模型全面解析-四、部署方案

1. 本地部署

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-7b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-7b")

# 生成文本
input_text = "请介绍一下你自己"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

2. 量化部署

# 使用AutoGPTQ进行量化
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM

# 加载量化模型
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(
    "meta-llama/Llama-3-7b-GPTQ-4bit",
    use_triton=True
)

3. 分布式部署

# 使用DeepSpeed进行分布式部署
deepspeed --num_gpus=4 train.py \
    --model_name_or_path meta-llama/Llama-3-7b \
    --deepspeed ds_config.json