如果您有兴趣学习如何使用带有Python代码的新Llama 2人工智能LLM。你会很高兴地知道，数据教授YouTube频道最近发布了一个有见地的教程，演示了在Python项目中使用新的Meta Llama 2大型语言模型。这个来自 Meta 的第二代开源大语言模型 （LLM） 于 2023 年 1 月发布，是 Llama <> 模型的继承者，经过大量数据训练，以生成连贯且听起来自然的输出。
Llama 2是一个开源项目，这意味着任何人都可以使用它来构建新的模型或应用程序。它也免费用于研究和商业用途。该模型可用于构建聊天机器人、生成文本、翻译语言以及以信息丰富的方式回答您的问题。
Llama 2的特点
- 它是一个大型语言模型，这意味着它已经在大量的文本和代码数据集上进行了训练。这使其能够生成比较小的语言模型更连贯和自然的输出。
- 它是开源的，这意味着任何人都可以使用它来构建新的模型或应用程序。这使其成为研究人员和开发人员的宝贵资源。
- 它免费用于研究和商业用途。这使其成为想要使用LLM技术的企业和组织的负担得起的选择。
如何将 Llama 2 与 Python 一起使用
Meta AI 发布了这个开源的大语言模型 Llama2，它显着提高了性能，并且可以免费用于研究和商业用途。Llama2模型可以在Python项目中使用，只需几行代码。要访问 Llama2 的托管版本，需要安装复制库。
但是，该模型需要大量计算资源来运行和生成响应，并且如果没有 GPU 版本，可能无法在本地工作。复制库是使用 pip 安装副本安装的，并分配了一个名为复制 API 令牌的环境变量。
复制和 Llama 2
Llama2 模型通过导入复制库并为提示创建两个变量来运行。第一个变量（pre-prompt）为模型提供了生成响应的一般说明。第二个变量 prompt，是模型的实际问题或命令。
响应是使用 replica.run 生成的，指定了 Replica 平台中的 13 亿个参数版本。模型参数包括温度和顶部 P，它们控制响应的创造性和标准性，以及用于生成响应的最高排名累积概率。
可以调整生成的令牌的最大长度，长度越小，响应越简洁。生成的响应是一个生成器对象，需要使用 for 循环对其进行迭代并追加到完整响应中。
13 亿个参数
Llama2模型可用于各种项目，鼓励用户分享他们的想法和反馈。凭借其先进的功能和开源特性，Llama2将彻底改变我们在Python项目中使用大型语言模型的方式。
