1 Llama 3.1模型的突破性进展

在数字化转型的浪潮中，大型语言模型（LLM）以其卓越的处理能力和广泛的应用潜力，正在成为人工智能领域的新宠。

这些模型不仅在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展，还在计算机视觉（CV）、多模态学习和科学计算等多个领域展现了巨大的应用潜力。

随着开源LLM的兴起，全球的Java开发工程师和研究者获得了一个宝贵的机会，可以在本地环境中部署和定制这些模型，以创造具有独特价值的应用程序。

2024年7月23日，Meta公司推出了Llama 3.1系列，这一举措为开源模型领域带来了新的活力。

特别是Llama 3.1 405B模型，它凭借其4050亿的参数量和128K Tokens的上下文长度，成为了Meta公司迄今为止规模最大的模型之一。

这一成就的背后，是超过15万亿的Tokens和超过1.6万个H100 GPU的强大计算资源，Llama 3.1在规模和性能上的显著提升，不仅在技术上实现了飞跃，更在多种任务中展现出了前所未有的灵活性和潜力。

2 Llama 3.1模型在业务场景中的实践案例

作为一名Java开发工程师，我对这一进展感到无比振奋。这些大型模型的出现，不仅推动了技术的进步，也为我们的日常工作带来了新的挑战和机遇。

它们提供了强大的工具，使我们能够构建更加智能和高效的系统，我们也面临着如何优化这些模型以适应特定应用场景的问题，以及如何确保这些模型的可解释性和安全性。

在实际工作中，我尝试将Llama 3.1 405B模型集成到一个客户服务机器人中，这个机器人需要处理大量的用户查询，并提供准确的回答。

通过使用Llama 3.1 405B模型，机器人能够更好地理解用户的意图，提供更加个性化的服务。这不仅提高了用户的满意度，也提高了服务的效率。

此外之外，我还尝试将Llama 3.1 405B模型应用于一个复杂的数据分析项目中，在这个项目中，模型需要从大量的数据中提取有价值的信息，并生成报告。

Llama 3.1 405B模型的上下文理解能力，使得它能够从数据中提取出更深层次的关联和模式，这对于数据分析来说是非常宝贵的。

这些大型模型也带来了新的挑战。它们的训练和部署需要大量的计算资源，这对于许多组织来说可能是一个负担，以及模型的可解释性仍然是一个挑战。尽管它们能够执行复杂的任务，但它们是如何做出决策的，对于人类来说往往是一个黑箱。

安全性也是一个重要的考虑因素。随着这些模型在各个领域的应用越来越广泛，确保它们的决策不会带来潜在的风险变得尤为重要。

3 使用教程

（1）模型下载好后，准备加载模型及启动Web服务等工作，新建 llamaBot.py 文件并在其中输入以下内容：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import streamlit as st# 创建一个标题和一个副标题
st.title("💬 LLaMA3.1 Chatbot")
st.caption("🚀 A streamlit chatbot powered by Self-LLM")# 定义模型路径
mode_name_or_path = '/root/workspace/Llama-3.1-8B-Instruct'# 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer
@st.cache_resource
def get_model():# 从预训练的模型中获取tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, trust_remote_code=True)tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token# 从预训练的模型中获取模型，并设置模型参数model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()return tokenizer, model# 加载LLaMA3的model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()# 如果session_state中没有"messages"，则创建一个包含默认消息的列表
if "messages" not in st.session_state:st.session_state["messages"] = []# 遍历session_state中的所有消息，并显示在聊天界面上
for msg in st.session_state.messages:st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作
if prompt := st.chat_input():# 在聊天界面上显示用户的输入st.chat_message("user").write(prompt)# 将用户输入添加到session_state中的messages列表中st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})# 将对话输入模型，获得返回input_ids = tokenizer.apply_chat_template(st.session_state["messages"],tokenize=False,add_generation_prompt=True)model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512)generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]# 将模型的输出添加到session_state中的messages列表中st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})# 在聊天界面上显示模型的输出st.chat_message("assistant").write(response)print(st.session_state)

（2）在终端中运行以下命令，启动 streamlit 服务，server.port 可以更换端口：

streamlit run llamaBot.py --server.address 0.0.0.0 --server.port 1024

需注意服务地址务必指定位0.0.0.0，否则无法通过浏览器访问

（3）接下来我们需要通过丹摩平台提供的端口映射能力，把内网端口映射到公网；

进入GPU 云实例页面，点击操作-更多-访问控制：

（4）点击添加端口，添加streamlit服务对应端口：

（5）添加成功后，通过访问链接即即可打开LLaMA3.1 Chatbot交互界面，并与其对话：

4 Llama 3.1在客户服务中的运用

在实际应用中，我尝试将Llama 3.1 405B模型集成到一个客户服务机器人中，这个机器人需要处理大量的用户查询，并提供准确的回答。

通过使用Llama 3.1 405B模型，机器人能够更好地理解用户的意图，提供更加个性化的服务。这不仅提高了用户的满意度，也提高了服务的效率。

我还尝试将Llama 3.1 405B模型应用于一个复杂的数据分析项目中，在这个项目中，模型需要从大量的数据中提取有价值的信息，并生成报告。

Llama 3.1 405B模型的上下文理解能力，使得它能够从数据中提取出更深层次的关联和模式，这对于数据分析来说是非常宝贵的。