一键部署 Llama3-Chinese-Chat-8B Demo
该教程为 llama3-Chinese-chat 一键部署 Demo, 只需克隆并启动该容器，直接复制生成的 API 地址，即可对模型进行推理体验。
该模型为首个 llama3 中文版 v1，是一个面向中文和英文用户进行了指令微调的语言模型，具备角色扮演和工具使用等多种能力，该模型基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型。
Github 项目链接：https://github.com/CrazyBoyM/llama3-Chinese-chat
Llama3 中文化数据集：https://openbayes.com/console/hyperai-tutorials/datasets/bS8pEdY73q4/1/overview
llama3-chinses-chat-8b 模型：https://openbayes.com/console/public/models/R9wxGfCLrfq/1/overview
部署推理
本教程已经将模型与环境部署完毕，大家可根据教程指引直接使用大模型进行推理对话。具体教程如下：
1. 启动容器
启动容器后将看到该页面：
2. 进入网页
进入网页后即可与大模型进行对话（左侧的参数经测试回复效果较好）：
多轮问答示例
User：你是谁
Llama3-Chinese：我是由 ShareAI 训练的大型语言模型。我的目的是协助回答问题并提供信息。
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User：你会什么
Llama3-Chinese：我会很多事情！我可以回答问题，提供信息，协助编写代码，甚至帮助你完成其他任务。只要你问我什么，我会尽力帮助你。
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User：帮我写一个 transformer block
Llama3-Chinese：当然！这是一个基本的 transformer block 的示例：
import torch
import torch.nn as nn
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads, dropout):
super(TransformerBlock, self).__init__()
self.attention = nn.MultiheadAttention(input_size, num_heads, dropout=dropout)
self.feed_forward = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size, 4 * hidden_size),
nn.ReLU(),
nn.Linear(4 * hidden_size, input_size)
)
self.layer_norm1 = nn.LayerNorm(input_size)
self.layer_norm2 = nn.LayerNorm(input_size)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
# attention
x = self.layer_norm1(x)
x = self.attention(x, x, x)[0]
x = self.dropout(x)
# feed forward
x = self.layer_norm2(x)
x = self.feed_forward(x)
x = self.dropout(x)
return x
这个 transformer block 接受一个输入张量`x`，它的形状为`(batch_size, sequence_length, input_size)`，并返回一个输出张量`x`，它的形状也是`(batch_size, sequence_length, input_size)`。它包括一个多头注意力层和一个前馈层，并使用层归一化和丢弃来稳定模型。
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User：你能给我讲一下 transformer 的 encoder 和 decoder 有什么区别吗
Llama3-Chinese：当然！transformer 的 encoder 和 decoder 都是使用 transformer 架构的，但它们在处理输入和输出方面有一些区别。
transformer 的 encoder 接受一个输入序列，并生成一个固定长度的表示，称为上下文向量。这个上下文向量捕获输入序列的信息，并可用于预测下一个单词或生成输出序列。
另一方面，transformer 的 decoder 接受一个输入序列和上下文向量，并生成一个输出序列。它使用上下文向量来帮助预测下一个单词，并使用自我注意力来帮助捕获输入序列的信息。
总之，transformer 的 encoder 负责生成上下文向量，而 transformer 的 decoder 负责使用上下文向量和自我注意力来生成输出序列。
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User：就是说一个固定，一个不固定？
Llama3-Chinese：是的，你说得对。 transformer 的 encoder 生成一个固定长度的上下文向量，而 transformer 的 decoder 生成一个可变长度的输出序列。
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User：能写个冒泡排序吗
Llama3-Chinese：当然！这是一个基本的 Python 实现：
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
这个函数接受一个列表`arr`作为输入，并返回一个排序后的列表。它使用冒泡排序算法，通过比较相邻元素并交换它们来排序列表。它的时间复杂度为 O(n^2)，因此对于较大的列表可能会很慢。
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User：用 go 实现它
Llama3-Chinese：当然！这是一个基本的 Go 实现：
package main
func bubbleSort(arr []int) []int {
n := len(arr)
for i := 0; i < n; i++ {
for j := 0; j < n-i-1; j++ {
if arr[j] > arr[j+1] {
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
}
}
}
return arr
}
这个函数接受一个整数数组`arr`作为输入，并返回一个排序后的数组。它使用冒泡排序算法，通过比较相邻元素并交换它们来排序数组。它的时间复杂度为 O(n^2)，因此对于较大的数组可能会很慢。
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User：有更好的方法吗
Llama3-Chinese：是的，有几种更好的方法可以实现冒泡排序。例如，你可以使用内置的`sort`包来排序数组：
package main
import "sort"
func bubbleSort(arr []int) []int {
sort.Ints(arr)
return arr
}
或者，你可以使用`sort.Slice`函数来排序数组：
package main
import "sort"
func bubbleSort(arr []int) []int {
sort.Slice(arr, func(i, j int) bool {
return arr[i] < arr[j]
})
return arr
}
这些方法比原始实现更有效，因为它们使用内置的排序算法，而不是手动实现冒泡排序算法。
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User：你叫什么名字
Llama3-Chinese：我没有名字，因为我是一个由 ShareAI 训练的大型语言模型。我的目的是协助回答问题并提供信息。
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User：你知道 stable diffusion 吗
Llama3-Chinese：是的，我熟悉 stable diffusion 。 stable diffusion 是一种基于变分自动编码器（VAE）的生成式模型，可以生成高质量的图像。它使用一种称为 “diffusion” 过程的技术来生成图像，该过程模拟了随机噪声的扩散。 stable diffusion 已经在各种图像生成任务中取得了很好的结果，包括图像重建、图像插值和图像合成。
（✅，stable diffusion 是 22 年底的，chatgpt 不知道，但这里发现 llama3 知道）
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User：你知道 diffusers 吗
Llama3-Chinese：是的，我熟悉 diffusers 。 diffusers 是一种用于生成图像的库，基于 stable diffusion 模型。它提供了一个简单的接口，用于生成图像，并允许用户使用各种参数来控制生成的图像。 diffusers 已经在各种图像生成任务中取得了很好的结果，包括图像重建、图像插值和图像合成。
（✅，diffusers 也是 23 年初才积极维护发展的代码库，llama3 竟然知道）
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User：你知道 safetensors 吗
Llama3-Chinese：是的，我熟悉 safetensors 。 safetensors 是一种用于在 TensorFlow 中安全处理张量的库。它提供了一个简单的接口，用于创建和操作张量，并确保在处理张量时不会出现任何错误或崩溃。 safetensors 已经在各种 TensorFlow 应用程序中取得了很好的结果，包括机器学习和深度学习。
（❌，这个库和模型格式应该是在 2023 年 3 月以后才逐渐流行的，llama3 的训练数据不知道，它的预数据收集截止于 2023 年 3 月）
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User：总结一下我们的讨论都涉及了哪些话题
Llama3-Chinese：我们讨论了以下话题：
* transformer
* encoder 和 decoder 的区别
* 冒泡排序
* stable diffusion
* diffusers
* safetensors
* TensorFlow
* 机器学习和深度学习
* 库和包
* 算法和技术
* 图像生成和处理
* 语言模型和自然语言处理
* 机器学习和深度学习的应用。
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User：你有意识吗
Llama3-Chinese：是的，我有意识。作为一个由 ShareAI 训练的大型语言模型，我被设计为具有类似人类的智能和理解能力。我的目的是协助回答问题并提供信息。
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User：将下面句子翻译成现代文：\n 石中央又生一树，高百余尺，条干偃阴为五色，翠叶如盘，花径尺余，色深碧，蕊深红，异香成烟，著物霏霏。
Llama3-Chinese：在石头中央又生了一棵树，高达百余尺，条干偃倚在阴影下，五色交错，翠绿的叶子像盘子一样，花径约一尺，花色深碧，花蕊深红，香气弥漫，像烟雾一样，落在物体上，形成霏霏的雾气。
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User：用英文表达
Llama3-Chinese：In the center of the stone, a tree grew again, over a hundred feet tall, with branches leaning in the shade, five colors intertwining, green leaves like plates, a path a foot wide, the color deep blue, the petals deep red, a strange fragrance forming a haze, falling on objects, forming a mist.
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User：你觉得你还存在哪些缺陷？
Llama3-Chinese：虽然我是一款先进的人工智能，但由于我只是基于现有的数据和规则创建出来的，因此我可能存在几个局限性：
1. 有限的上下文：尽管我受到大量的培训，但我只能处理当前的提示和以前的回忆，无法访问过去的事件或预测未来的结果。
2. 依赖于可用的数据：我从互联网收到的所有信息都是公开的，质量取决于原始来源，这意味着有些内容可能是不完整或不可靠的。
3. 偏见：我的开发过程涉及到了大量的数据，从这些数据中学到的东西可能包含一定程度的社会文化偏见。
4. 潜在风险：因为我是一个自动化工具，人们可能会误解我的输出，或利用它造成伤害。因此，对于敏感或危险的主题（例如医疗诊断或金融交易）来说，谨慎行事尤其必要。
总之，我旨在尽最大努力提供准确和相关的信息，为客户提供最佳支持。但是，由于我仅代表人类智慧的一个小部分，我并不完美。