1 引言

Meta Llama 3.2多语言大型语言模型集合（LM）是一个1B和3B大小（文本输入/文本输出）的预训练和指令微调模型集合。Llama 3.2指令调整的纯文本模型针对多语言对话用例进行了优化，包括智能检索和总结任务。它们在常见的行业基准上优于许多可用的开源和闭源聊天模型。

2 环境准备

2.1 安装Ascend CANN Toolkit和Kernels

安装方法请参考安装教程或使用以下命令。

# 请替换URL为CANN版本和设备型号对应的URL
# 安装CANN Toolkit
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/Milan-ASL/Milan-ASL%20V100R001C17SPC701/Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha001_linux-"$(uname -i)".run
bash Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha001_linux-"$(uname -i)".run --install
# 安装CANN Kernels
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/Milan-ASL/Milan-ASL%20V100R001C17SPC701/Ascend-cann-kernels-910b_8.0.RC1.alpha001_linux.run
bash Ascend-cann-kernels-910b_8.0.RC1.alpha001_linux.run --install
# 设置环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

2.2 安装openMind Library以及openMind Hub Client

• 安装openMind Hub Client

pip install openmind_hub

• 安装openMind Library，并安装PyTorch框架及其依赖。

pip install openmind[pt]

更详细的安装信息请参考openMind官方的环境安装章节。

llamafactory_42">2.3 安装llama-factory

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch-npu,metrics]"

3 模型链接和下载

Llama-3.2-3B模型系列由社区开发者在魔乐社区贡献，包括：

• Llama-3.2-3B：modelers.cn/models/AI-R…

• Llama-3.2-3B-Instruct：modelers.cn/models/AI-R…

通过Git从魔乐社区下载模型的repo，以Llama-3.2-3B-Instruct为例：

# 首先保证已安装git-lfs（https://git-lfs.com）
git lfs install
git clone https://modelers.cn/AI-Research/Llama-3.2-3B-Instruct.git

4 模型推理

用户可以使用openMind Library或者LLaMa Factory进行模型推理，以Llama-3.2-3B-Instruct为例，具体如下：

• 使用openMind Library进行模型推理

新建推理脚本inference_llama3.2_3b_chat.py，推理脚本内容为：

import argparse
import torch
from openmind import pipeline
from openmind_hub import snapshot_downloaddef parse_args():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--model_name_or_path",type=str,help="Path to model",default=None,)args = parser.parse_args()return argsdef main():args = parse_args()if args.model_name_or_path:model_path = args.model_name_or_pathelse:model_path = snapshot_download("AI-Research/Llama-3.2-3B-Instruct", revision="main", resume_download=True,ignore_patterns=["*.h5", "*.ot", "*.mspack"])pipe = pipeline("text-generation",model=model_path,torch_dtype=torch.bfloat16,device_map="auto",)messages = [{"role": "system", "content": ""},{"role": "user", "content": "你是谁"},]outputs = pipe(messages,max_new_tokens=256,)print(outputs[0]["generated_text"][-1])if __name__ == "__main__":main()

执行推理脚本：

python inference_llama3.2_3b_chat.py

推理结果如下：

• 使用LLaMa Factory与模型交互

在LLaMa Factory路径下新建examples/inference/llama3.2_3b_chat.yaml推理配置文件，文件内容为：

model_name_or_path: xxx # 当前仅支持本地加载，填写Llama-3.2-3B-Instruct本地权重路径
template: llama3

使用以下命令与模型进行交互：

llamafactory-cli examples/inference/llama3.2_3b_chat.yaml

交互结果如下：

5 模型微调

5.1 数据集

使用Llama-Factory集成的identity数据集。

修改data/identity.json，将{{name}}替换为openmind，{{author}}替换为shengteng。

5.2 微调

新建examples/train_lora/llama3.2_3b_lora_sft.yaml 微调配置文件，微调配置文件如下：

### model
model_name_or_path: xxx/xxx  # 预训练模型路径### method
stage: sft
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_target: all### dataset
dataset: identity
template: llama3
cutoff_len: 1024
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 16### output
output_dir: ./saves/llama3.2-3b/lora/sft
logging_steps: 10
save_steps: 500
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true### train
per_device_train_batch_size: 1
gradient_accumulation_steps: 8
learning_rate: 1.0e-4
num_train_epochs: 3.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
bf16: true
ddp_timeout: 180000000### eval
val_size: 0.1
per_device_eval_batch_size: 1
eval_strategy: steps
eval_steps: 500

使用以下命令进行微调：

llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3.2_3b_lora_sft.yaml

5.3 微调可视化

• 训练Loss可视化：

6 微调后推理

模型推理

修改examples/inference/llama3.2_3b_lora_sft.yaml推理配置文件，文件内容为：

model_name_or_path: xxx # 当前仅支持本地加载，填写Llama-3.2-3B-Instruct本地权重路径
adapter_name_or_path: ./saves/llama3.2-3b/lora/sft
template: llama3

使用以下命令进行推理：

llamafactory-cli chat examples/inference/llama3.2_3b_lora_sft.yaml

推理结果：

7 结语

应用使能套件openMind在华为全联接大会2024的展示吸引了我们的注意。通过专家们的分享，得以了解魔乐社区，也了解到openMind在其中发挥的技术能力和未来发展。

通过本次微调的实践，更能体会到openMind套件的魅力。它让微调过程变得更加高效和直观，希望每一位开发者都来尝试它，一起交流经验，更好地提升它的能力。

相关链接：

[1] openMind Library介绍： modelers.cn/docs/zh/ope…

[2] openMind Hub Client介绍： modelers.cn/docs/zh/ope…

​

如何学习AI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。