Verwenden Sie Open WebUI, Um Das Llama 3.1 405B-Modell Mit Einem Klick Bereitzustellen
Tutorial und Modelleinführung
Dieses Tutorial verwendet OpenWebUI, um Llama-3.1-405B-Instruct-AWQ-INT4 mit einem Klick bereitzustellen. Die entsprechende Umgebung und Konfiguration wurde eingerichtet. Sie müssen den Container nur klonen und starten, um die Inferenz zu erleben.
Bei diesem Modell handelt es sich um eine auf Anweisungen mit einer Parametergröße von 405B optimierte Version der Llama 3.1-Reihe großer Sprachmodelle. Es verwendet die AWQ-Quantisierungstechnologie, um die Gewichte des Modells auf INT4-Präzision zu quantisieren. Dies trägt dazu bei, die Modellgröße zu reduzieren und die Inferenzgeschwindigkeit zu verbessern, während die Leistung erhalten bleibt. Es handelt sich um eines der derzeit größten verfügbaren Open-Source-Modelle. Es unterstützt mehrsprachige Eingabe und Ausgabe, verbessert die Vielseitigkeit und Anwendbarkeit des Modells und führt gleichzeitig ein längeres Kontextfenster zur Bewältigung komplexerer Aufgaben und Konversationen ein.
Das Modell Llama-3.1-405B-Instruct-AWQ-INT4 verfügt über eine Kontextlänge von 128.000 Token, wodurch es längere, zusammenhängendere Texte verstehen und generieren kann. Darüber hinaus wird das Modell einer Befehlsoptimierung unterzogen, um seine Leistung beim Befolgen von Benutzeranweisungen zu verbessern. Das Modell verwendet außerdem Quantisierungstechnologie, insbesondere die Quantisierungsmethode AWQ (Adaptive Weight Quantization), um die Gewichte des Modells auf INT4-Präzision zu quantisieren, was dazu beiträgt, die Modellgröße zu reduzieren und die Inferenzgeschwindigkeit bei gleichbleibender Leistung zu verbessern.
Die Leistung des Modells wird anhand von mehr als 150 Benchmark-Datensätzen in mehreren Sprachen bewertet. Außerdem wird eine umfassende menschliche Bewertung durchgeführt, um das Modell in realen Szenarien mit konkurrierenden Modellen zu vergleichen. Die experimentelle Auswertung zeigt, dass Llama-3.1-405B bei einer Reihe von Aufgaben, darunter GPT-4, GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet, eine mit führenden Basismodellen vergleichbare Leistung erbringt. Darüber hinaus wurde das Modell für die Verwendung auf mehreren NVIDIA-Plattformen optimiert, darunter Datenserver, Edge-Geräte und PCs.
Schritte ausführen
1. Kopieren Sie nach dem Klonen und Starten des Containers in der oberen rechten Ecke der Tutorial-Oberfläche die API-Adresse, um eine neue Seite zu öffnen
2. Nach dem Öffnen der API sehen Sie die folgende Schnittstelle. Sie können direkt Text in das Dialogfeld eingeben, um mit dem großen Modell zu kommunizieren (aufgrund des großen Modells dauert das Laden des Modells in der OpenWebUI-Oberfläche etwa 30 Sekunden. Das Modell ist standardmäßig ausgewählt. Wenn Sie es nicht auswählen können, kann es sein, dass das Modell noch nicht geladen wurde. Aktualisieren Sie die API-Adressseite nach 30 Sekunden.)
