Utilisez Open WebUI Pour Déployer Le Modèle Llama 3.1 405B En Un Clic

Tutoriel et introduction au modèle

Ce tutoriel utilise OpenWebUI pour déployer Llama-3.1-405B-Instruct-AWQ-INT4 en un clic. L'environnement et la configuration appropriés ont été mis en place. Il vous suffit de cloner et de démarrer le conteneur pour expérimenter l'inférence.

Ce modèle est une version optimisée pour les instructions de taille de paramètre 405B de la série Llama 3.1 de modèles de langage volumineux et utilise la technologie de quantification AWQ pour quantifier les poids du modèle avec une précision INT4, ce qui permet de réduire la taille du modèle et d'améliorer la vitesse d'inférence tout en maintenant les performances. Il s’agit de l’un des plus grands modèles open source actuellement disponibles, prenant en charge l’entrée et la sortie multilingues, améliorant la polyvalence et l’applicabilité du modèle, tout en introduisant une fenêtre de contexte plus longue et en étant capable de gérer des tâches et des conversations plus complexes.

Le modèle Llama-3.1-405B-Instruct-AWQ-INT4 dispose d'une longueur de contexte de 128 000 jetons, ce qui lui permet de comprendre et de générer des textes plus longs et plus cohérents. De plus, le modèle subit un réglage des instructions pour améliorer ses performances dans le suivi des instructions de l'utilisateur. Le modèle utilise également la technologie de quantification, en particulier la méthode de quantification AWQ (Adaptive Weight Quantization), pour quantifier les poids du modèle avec une précision INT4, ce qui permet de réduire la taille du modèle et d'améliorer la vitesse d'inférence tout en maintenant les performances.

Les performances du modèle sont évaluées sur plus de 150 ensembles de données de référence couvrant plusieurs langues, et une évaluation humaine approfondie est effectuée pour le comparer aux modèles concurrents dans des scénarios réels. L'évaluation expérimentale montre que Llama-3.1-405B présente des performances comparables à celles des principaux modèles de base sur une gamme de tâches, notamment GPT-4, GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet. De plus, le modèle a été optimisé pour fonctionner sur plusieurs plates-formes NVIDIA, notamment les serveurs de données, les appareils périphériques et les PC.

Étapes de course

1. Après avoir cloné et démarré le conteneur dans le coin supérieur droit de l'interface du didacticiel, copiez l'adresse de l'API pour ouvrir une nouvelle page

2. Après avoir ouvert l'API, vous pouvez voir l'interface suivante. Vous pouvez saisir directement du texte dans la boîte de dialogue pour communiquer avec le modèle volumineux (en raison de sa taille, son chargement dans l'interface OpenWebUI prend environ 30 secondes. Le modèle est sélectionné par défaut. Si vous ne pouvez pas le sélectionner, il est possible qu'il n'ait pas encore été chargé. Actualisez la page d'adresse de l'API après 30 secondes).