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大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（二）矩阵操作的演练

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（三）初始化一个嵌入层

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（四）预先计算 RoPE 频率

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（五）预先计算因果掩码

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（六）首次归一化：均方根归一化（RMSNorm）

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（七）初始化多查询注意力

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（八）旋转位置嵌入

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（九）计算自注意力

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（十）残差连接及SwiGLU FFN

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（十一）输出概率分布及损失函数计算

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大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（四）构建 Llama3 类模型本身

大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（五）训练并测试你自己的 minLlama3

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Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之使用 Llama Guard 保护大模型对话（四）

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安装依赖

%cd /content/
%rm -rf LLaMA-Factory
!git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
%cd LLaMA-Factory
%ls
!pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install --no-deps xformers==0.0.25
!pip install .[torch,bitsandbytes]

检查GPU环境

import torch
try:assert torch.cuda.is_available() is True
except AssertionError:print("Please set up a GPU before using LLaMA Factory: https://medium.com/mlearning-ai/training-yolov4-on-google-colab-316f8fff99c6")

在这里插入图片描述

更新标识数据集

import json%cd /content/LLaMA-Factory/NAME = "Llama-3"
AUTHOR = "LLaMA Factory"with open("data/identity.json", "r", encoding="utf-8") as f:dataset = json.load(f)for sample in dataset:sample["output"] = sample["output"].replace("{{"+ "name" + "}}", NAME).replace("{{"+ "author" + "}}", AUTHOR)with open("data/identity.json", "w", encoding="utf-8") as f:json.dump(dataset, f, indent=2, ensure_ascii=False)

import json：导入Python的json模块，这个模块用于处理JSON数据格式。
%cd /content/LLaMA-Factory/：改变当前工作目录到/content/LLaMA-Factory/。
NAME = "Llama-3"：定义一个变量NAME，并赋值为字符串"Llama-3"。
AUTHOR = "LLaMA Factory"：定义一个变量AUTHOR，并赋值为字符串"LLaMA Factory"。
with open("data/identity.json", "r", encoding="utf-8") as f:：使用with语句打开文件data/identity.json，以读取模式("r")打开，并指定文件编码为"utf-8"。as f将文件对象赋值给变量f。
dataset = json.load(f)：使用json.load()函数从文件对象f中读取JSON数据，并将其存储在变量dataset中。
for sample in dataset:：开始一个循环，遍历dataset中的每个元素。假设dataset是一个列表，每个元素都是一个字典。
sample["output"] = sample["output"].replace("{{"+ "name" + "}}", NAME).replace("{{"+ "author" + "}}", AUTHOR)：对于每个样本，使用replace()方法替换样本字典中"output"键对应的值中的特定模板字符串。模板字符串"{{name}}"和"{{author}}"被替换为变量NAME和AUTHOR的值。
with open("data/identity.json", "w", encoding="utf-8") as f:：再次使用with语句打开文件data/identity.json，这次是以写入模式("w")打开。
json.dump(dataset, f, indent=2, ensure_ascii=False)：使用json.dump()函数将修改后的dataset数据写回到文件中。indent=2参数指定了输出JSON数据的缩进级别，ensure_ascii=False参数允许输出非ASCII字符。

通过web页面方式微调

%cd /content/LLaMA-Factory/
!GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui

运行结果

/content/LLaMA-Factory
2024-05-23 05:23:01.890358: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered
2024-05-23 05:23:01.890408: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered
2024-05-23 05:23:02.004061: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1515] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered
2024-05-23 05:23:02.236145: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
2024-05-23 05:23:04.055332: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT
Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860
Running on public URL: https://e8655643f0564f9736.gradio.liveThis share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades, run `gradio deploy` from Terminal to deploy to Spaces (https://huggingface.co/spaces)

通过url地址，打开链接进行微调。

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大模型技术分享

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《企业级生成式人工智能LLM大模型技术、算法及案例实战》线上高级研修讲座

模块一：Generative AI 原理本质、技术内核及工程实践周期详解
模块二：工业级 Prompting 技术内幕及端到端的基于LLM 的会议助理实战
模块三：三大 Llama 2 模型详解及实战构建安全可靠的智能对话系统
模块四：生产环境下 GenAI/LLMs 的五大核心问题及构建健壮的应用实战
模块五：大模型应用开发技术：Agentic-based 应用技术及案例实战
模块六：LLM 大模型微调及模型 Quantization 技术及案例实战
模块七：大模型高效微调 PEFT 算法、技术、流程及代码实战进阶
模块八：LLM 模型对齐技术、流程及进行文本Toxicity 分析实战
模块九：构建安全的 GenAI/LLMs 核心技术Red Teaming 解密实战
模块十：构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI 实战

Llama3关键技术深度解析与构建Responsible AI、算法及开发落地实战

1、Llama开源模型家族大模型技术、工具和多模态详解：学员将深入了解Meta Llama 3的创新之处，比如其在语言模型技术上的突破，并学习到如何在Llama 3中构建trust and safety AI。他们将详细了解Llama 3的五大技术分支及工具，以及如何在AWS上实战Llama指令微调的案例。
2、解密Llama 3 Foundation Model模型结构特色技术及代码实现：深入了解Llama 3中的各种技术，比如Tiktokenizer、KV Cache、Grouped Multi-Query Attention等。通过项目二逐行剖析Llama 3的源码，加深对技术的理解。
3、解密Llama 3 Foundation Model模型结构核心技术及代码实现：SwiGLU Activation Function、FeedForward Block、Encoder Block等。通过项目三学习Llama 3的推理及Inferencing代码，加强对技术的实践理解。
4、基于LangGraph on Llama 3构建Responsible AI实战体验：通过项目四在Llama 3上实战基于LangGraph的Responsible AI项目。他们将了解到LangGraph的三大核心组件、运行机制和流程步骤，从而加强对Responsible AI的实践能力。
5、Llama模型家族构建技术构建安全可信赖企业级AI应用内幕详解：深入了解构建安全可靠的企业级AI应用所需的关键技术，比如Code Llama、Llama Guard等。项目五实战构建安全可靠的对话智能项目升级版，加强对安全性的实践理解。
6、Llama模型家族Fine-tuning技术与算法实战：学员将学习Fine-tuning技术与算法，比如Supervised Fine-Tuning(SFT)、Reward Model技术、PPO算法、DPO算法等。项目六动手实现PPO及DPO算法，加强对算法的理解和应用能力。
7、Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术解密：深入学习Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术，比如RLAIF和RLHF。项目七实战基于RLAIF的Constitutional AI。
8、Llama 3中的DPO原理、算法、组件及具体实现及算法进阶：学习Llama 3中结合使用PPO和DPO算法，剖析DPO的原理和工作机制，详细解析DPO中的关键算法组件，并通过综合项目八从零开始动手实现和测试DPO算法，同时课程将解密DPO进阶技术Iterative DPO及IPO算法。
9、Llama模型家族Safety设计与实现：在这个模块中，学员将学习Llama模型家族的Safety设计与实现，比如Safety in Pretraining、Safety Fine-Tuning等。构建安全可靠的GenAI/LLMs项目开发。
10、Llama 3构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI系统：构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI系统，掌握Llama 3的Constitutional AI、Red Teaming。

解码Sora架构、技术及应用

一、为何Sora通往AGI道路的里程碑？
1，探索从大规模语言模型(LLM)到大规模视觉模型(LVM)的关键转变，揭示其在实现通用人工智能(AGI)中的作用。
2，展示Visual Data和Text Data结合的成功案例，解析Sora在此过程中扮演的关键角色。
3，详细介绍Sora如何依据文本指令生成具有三维一致性(3D consistency)的视频内容。 4，解析Sora如何根据图像或视频生成高保真内容的技术路径。
5，探讨Sora在不同应用场景中的实践价值及其面临的挑战和局限性。

二、解码Sora架构原理
1，DiT (Diffusion Transformer)架构详解
2，DiT是如何帮助Sora实现Consistent、Realistic、Imaginative视频内容的？
3，探讨为何选用Transformer作为Diffusion的核心网络，而非技术如U-Net。
4，DiT的Patchification原理及流程，揭示其在处理视频和图像数据中的重要性。
5，Conditional Diffusion过程详解，及其在内容生成过程中的作用。
三、解码Sora关键技术解密
1，Sora如何利用Transformer和Diffusion技术理解物体间的互动，及其对模拟复杂互动场景的重要性。
2，为何说Space-time patches是Sora技术的核心，及其对视频生成能力的提升作用。
3，Spacetime latent patches详解，探讨其在视频压缩和生成中的关键角色。
4，Sora Simulator如何利用Space-time patches构建digital和physical世界，及其对模拟真实世界变化的能力。
5，Sora如何实现faithfully按照用户输入文本而生成内容，探讨背后的技术与创新。
6，Sora为何依据abstract concept而不是依据具体的pixels进行内容生成，及其对模型生成质量与多样性的影响。