想象一个能够理解并用多种语言聊天的工具，帮助编程，并轻松生成高质量数据。这就是Meta的Llama 3.1，一个强大的语言模型，正在改变人工智能并使其对每个人都触手可及。通过结合Llama 3.1、Ollama和LangChain，以及用户友好的Streamlit，准备创建一个智能且响应迅速的聊天机器人，使复杂任务变得简单。
了解Meta Llama 3.1的关键特性和进步。学习如何将Llama 3.1与Ollama和LangChain集成。获得使用Streamlit构建聊天机器人的实践经验。探索开源AI模型在现实世界应用中的好处。发展技能以微调和优化AI模型以完成各种任务。
Llama 3.1代表了Meta的Llama系列语言模型的最新更新。在其2024年7月23日的版本中，它拥有80亿、70亿和——敲鼓声——一个巨大的4050亿参数。这些参数在这个版本中被训练在超过15万亿个token的语料库上，比所有之前的版本加起来还要大；因此，性能和能力得到了提升。
Meta通过使Llama 3.1免费提供给社区，维持他们对开源AI的承诺。这种技术通过允许开发者为各种应用创建和改进模型来促进创新。Llama 3.1的开源特性提供了强大的AI访问权限，允许更多的人利用其能力而无需支付大笔费用。
在Llama生态系统中，有超过25个合作伙伴，包括AWS、NVIDIA、Databricks、Groq、Dell、Azure、Google Cloud、Snowflake等，他们从第一天起就提供服务。这样的合作增强了llama3.1的可访问性和实用性，简化了集成到多个平台和工作流程中。
Meta引入了许多新的安全和安全工具，包括Llama Guard 3和Prompt Guard，以确保以道德的方式构建AI。这些工具确保Llama 3.1可以安全运行，避免了从Gen-AI推出可能带来的危险。
指令调整：Llama 3.1在指令上经过了广泛的调整；它在MMLU知识评估中获得了86.1的分数，因此它将非常擅长理解和执行AI高级使用中典型的复杂指令。
微调：微调过程涉及多轮监督微调、拒绝采样和直接偏好优化。这种迭代过程确保Llama 3.1生成高质量的合成数据，提高其在不同任务中的性能。
扩展参数：Llama 3.1的405B模型拥有4050亿参数，使其成为可用的最强大的开源模型。这种增强促进了高级任务，如多语言翻译、合成数据生成和复杂的编码辅助。
多语言支持：新模型支持多种语言，扩大了它们在不同语言环境中的适用性。这使得Llama 3.1适合全球应用，在各种语言中提供强大的性能。
扩展上下文长度：这个版本的主要更新之一是将上下文长度增加到最大128K。这意味着模型可以处理更长的输入和输出，适合需要全文理解和生成的任何应用。
Meta在150多个基准数据集和多种语言上评估了Llama，结果显示这个模型在各种任务中与领域中最好的模型，目前包括GPT-4和Claude 3.5 Sonnet，处于同一水平，意味着Llama 3.1在AI领域处于顶级。
合成数据生成：Llama 3.1的高级功能使其适合生成合成数据，帮助改进和训练小型模型。这对于开发新的AI应用和增强现有应用特别有益。
编码辅助：模型在代码生成任务中的高性能使其成为寻求AI辅助编码解决方案的开发者的宝贵工具。Llama 3.1可以帮助编写、调试和优化代码，简化开发过程。
多语言会话代理：凭借强大的多语言支持，Llama 3.1可以驱动能够理解和用多种语言回应的复杂会话代理。这对于全球客户服务应用来说是理想的。
现在让设置环境。
# 创建虚拟环境python -m venv env# 安装依赖安装依赖从requirements.txt文件。langchainlangchain-ollamastreamlitlangchain_experimentalpip install -r requirements.txt# 安装Ollama点击此处下载Ollama。# 拉取Llama3.1模型ollama pull llama3.1可以使用cmd本地使用。ollama run llama3.1
运行Streamlit应用
将通过运行一个利用强大的Llama 3.1模型进行交互式问答的Streamlit应用来介绍。这个应用将用户问题转化为经过深思熟虑的回应，使用最新的自然语言处理技术。凭借清晰的界面和直接的功能，可以快速了解如何集成和部署聊天机器人应用。
# 导入库并初始化Streamlitfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_ollama.llms import OllamaLLMimport streamlit as stst.title("LLama 3.1 ChatBot")# 样式st.markdown("""""", unsafe_allow_html=True)# 创建侧边栏现在将添加一个侧边栏，提供关于应用及其功能的额外信息。# 侧边栏用于额外选项或信息with st.sidebar: st.info("This app uses the Llama 3.1 model to answer your questions.")# 定义聊天机器人提示模板和模型定义聊天机器人响应的结构并初始化将生成答案的语言模型。template = """Question: {question}Answer: Let's think step by step."""prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)model = OllamaLLM(model="llama3.1")chain = prompt | model# 创建主要内容区域这部分设置了应用的主要界面，用户可以在这里输入问题并与聊天机器人互动。# 主内容col1, col2 = st.columns(2)with col1: question = st.text_input("Enter your question here")# 处理用户输入并显示答案现在处理用户的输入，用聊天机器人模型处理它，并根据输入显示生成的答案或适当的消息。if question: with st.spinner('Thinking...'): answer = chain.invoke({"question": question}) st.success("Done!") st.markdown(f"**Answer:** {answer}")else: st.warning("Please enter a question to get an answer.")# 运行应用streamlit run app.py或python -m streamlit run app.py
Meta的Llama 3.1在人工智能领域脱颖而出。它的规模、性能和可访问性的结合使其成为广泛应用程序的多功能工具。通过保持开源方法，Meta不仅促进了透明度和创新，还赋予了开发者和组织利用高级AI的全部潜力。随着Llama 3.1生态系统的不断发展，它有望推动AI在各行各业和学科中的应用取得重大进展。在本文中，学习了如何使用Llama 3.1、Ollama和LangChain构建自己的聊天机器人。
Llama 3.1包含多达4050亿参数，提高了计算能力。支持多种语言的多种应用。扩展上下文长度：现在支持高达128K个token的全文处理。在推理、翻译和工具使用方面超越基线。非常擅长执行复杂指令。公开可访问，免费且可扩展，以促进社区创新。适用于AI代理、翻译、编码辅助、内容创建。由主要技术合作伙伴支持，实现无缝集成。包含Llama Guard 3和Prompt Guard等工具，以安全部署。
Q1. Llama 3.1与其前身相比如何？A. Llama 3.1在参数数量、基准测试中的性能、扩展上下文长度以及增强的多语言和多模态能力方面显著改进了其前身。
Q2. 如何访问和使用Llama 3.1？A. 可以通过Hugging Face平台访问Llama 3.1，并使用AWS、NVIDIA、Databricks、Groq、Dell、Azure、Google Cloud和Snowflake等合作伙伴提供的API将其集成到应用中。