Вітаємо!

Робота з Llama 3

Imtihan Ahmed

Machine Learning Engineer

Згадаємо

Крок 1 — запуск Llama локально

from llama_cpp import Llama

llm = Llama(model_path = "path/to/model.gguf")
Робота з Llama 3

Згадаємо

Крок 2 — налаштування параметрів

$$

  • параметри temperature, top_k, top_p
Робота з Llama 3

Згадаємо

Крок 3 — призначення ролей

message_list = [{"role": "system", "content": system_message},
               {"role": "user", "content": user_message}]
Робота з Llama 3

Згадаємо

Крок 4 — скеровуйте відповіді

  • Точні підказки
  • stop-слова
  • Zero-shot/Few-shot підказки
Робота з Llama 3

Згадаємо

Крок 5 — досліджуйте відповіді у форматі JSON $$

response_format = {"type": "json_object"}
Робота з Llama 3

Згадаємо

Крок 6 — будуйте багатокрокові діалоги

  • клас Conversation
  • метод .create_completion()
Робота з Llama 3

Що далі?

Робота з Llama 3

Дякуємо!

Робота з Llama 3

Preparing Video For Download...