Code Llama项目安装与配置指南

Code Llama项目安装与配置指南

codellama Inference code for CodeLlama models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codellama

1. 项目基础介绍

Code Llama是基于Llama 2模型的一系列大型语言模型，专为代码设计。它提供了在开放模型中处于最先进水平的性能，具备代码填充能力、支持大输入上下文以及零样本指令跟随能力，适用于编程任务。Code Llama模型有不同版本，包括基础模型（Code Llama）、针对Python的特化模型（Code Llama - Python）以及指令跟随模型（Code Llama - Instruct），参数量分别为7B、13B和34B。这些模型都是在16k令牌的序列上训练的，并在输入长达100k令牌的情况下展现出改进。本项目的主要编程语言是Python。

2. 关键技术和框架

项目使用的关键技术是基于Llama 2模型的深度学习框架，利用大规模的代码数据集进行训练。框架主要包括以下部分：

• PyTorch：用于模型训练和推理的深度学习库。
• CUDA：NVIDIA的并行计算平台和编程模型，用于加速GPU计算。
• 大规模语言模型：利用预训练和微调技术，针对代码生成和填充任务进行优化。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统已经安装了以下依赖：

• Python（建议使用虚拟环境）
• PyTorch（根据您的系统配置选择合适的版本）
• CUDA（如果您的系统有NVIDIA GPU）
• wget（用于下载模型权重）
• md5sum（用于验证下载文件的完整性）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/facebookresearch/codellama.git
   cd codellama
   

2. 根据您的系统配置安装PyTorch和CUDA。可以从PyTorch的官方网站找到合适的安装命令。

3. 安装项目依赖：

   pip install -e .
   

4. 访问Meta网站以获取模型权重和分词器的下载链接，并接受许可协议。您将通过电子邮件收到一个签名的URL。

5. 运行download.sh脚本以下载模型权重：

   bash download.sh <提供的URL>
   

   确保复制URL时不要使用“复制链接地址”的选项，并且复制的URL文本应该以https://download.llamameta.net开头。

6. 模型下载后，可以根据您的需要和模型大小，调整max_seq_len和max_batch_size参数，然后开始使用模型进行推理。

以上步骤为Code Llama项目的安装和配置提供了基础指南，适用于初学者操作。在实际使用中，可能需要根据具体的硬件和需求进一步调整配置。

codellama Inference code for CodeLlama models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codellama