Amazon Bedrock 托管 Llama 3 8B70B

2024-05-09 08:12

本文主要是介绍Amazon Bedrock 托管 Llama 3 8B70B,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Amazon Bedrock 托管 Llama 3 8B&70B,先来体验:(*实验环境账号有效期为1天,到期自动关停,请注意重要数据保护)
https://dev.amazoncloud.cn/experience/cloudlab?id=65fd86c7ca2a0d291be26068&visitfrom=cloudblogger&sc_medium=owned&sc_campaign=cloudlab&sc_channel=cloudblogger

自从Meta开源了Llama之后,现在网上几乎都是超越GPT的言论,除了各种托管平台以及开源自建之外,还有朋友在Obsidian里用上了这个:
在这里插入图片描述
本想着在Linux上部署一套的,后来发现Bedrock托管了这个大模型,这样我们就可以用极低的成本来运行这个了。

Github链接:
https://github.com/meta-llama/llama

Amazon Bedrock 托管 Llama 3 界面如下:
在这里插入图片描述
看起来知识库更新到22年12月,期待日后meta多多更新数据。
在这里插入图片描述

这篇关于Amazon Bedrock 托管 Llama 3 8B70B的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/972862

相关文章

在github上托管hexo

1. GitHub Pages 首先你需要一个github的账号,这个不多说。然后根据GitHub Pages的介绍,一步步做,完成后就能在浏览器打开http://username.github.io/。username和你的账户同名,所以只能有一个用户页面。 2. 自定义页面 在利用hexo在服务器快速搭建静态博客中,我们在本地建立一个mysite。我们需要把该文件夹中的内容推送到我们的h

本地离线模型搭建指南-LLaMA-Factory训练框架及工具

搭建一个本地中文大语言模型(LLM)涉及多个关键步骤,从选择模型底座,到运行机器和框架,再到具体的架构实现和训练方式。以下是一个详细的指南,帮助你从零开始构建和运行一个中文大语言模型。 本地离线模型搭建指南将按照以下四个部分展开 中文大语言模型底座选择依据本地运行显卡选择RAG架构实现LLaMA-Factory训练框架及工具 4 训练架构及工具 4.1 为什么要使用LLaMA-Factor

大模型应用实战4——开源大模型微调(基于LLaMA-Factory)

所谓微调,通俗理解就是围绕大模型进行参数修改,从而永久性的改变模型的某些性能。而大模型微调又分为全量微调和高效微调两种,所谓全量微调,指的是调整大模型的全部参数,而高效微调,则指的是调整大模型的部分参数,目前常用的高效微调方法包括LoRA、QLoRA、p-Tunning、Prefix-tunning等。 微调的五大类基础应用——问答风格调整、知识灌注、代码能力增强、Function callin

【Rust日报】2022-02-12 Amazon:Rust的可持续性

Amazon:Rust的可持续性 Rust 是一种作为开源项目实现的编程语言。它结合了 C 等系统编程语言的性能和资源效率与 Java 等语言的内存安全性。Rust 于 2010 年作为 Mozilla 的一个研究项目开始,Rust 1.0 于 2015 年推出。2020 年,对 Rust 的支持从 Mozilla 转移到 Rust 基金会,这是一个由 Amazon Web Services,

MCT Self-Refine:创新集成蒙特卡洛树搜索 (MCTS)提高复杂数学推理任务的性能,超GPT4,使用 LLaMa-3 8B 进行自我优化

📜 文献卡 题目: Accessing GPT-4 level Mathematical Olympiad Solutions via Monte Carlo Tree Self-refine with LLaMa-3 8B作者: Di Zhang; Xiaoshui Huang; Dongzhan Zhou; Yuqiang Li; Wanli OuyangDOI: 10.48550/a

llama系列模型学习

一、目录 llama1 模型与transformer decoder的区别llama2 模型架构llama2 相比llama1 不同之处llama3 相比llama2 不同之处llama、llama2、llama3 分词器词表大小以及优缺点采用的损失函数是什么?为什么Layer Norm 改为RMS Norm?如何消除模型幻觉? 二、实现 llama1 模型与transformer dec

深入探索Llama 2:下一代开源语言模型的革新与影响

Llama 2是Meta AI发布的一款先进的开源大模型,属于大型语言模型(LLM)类别。它是Transformer架构的一种变体,经过预先训练并在多种文本和代码数据集上进行微调,旨在提升功能和安全性。Llama 2的关键特点包括: 庞大的训练数据集:使用了来自公开来源的超过2万亿个令牌进行训练,这使得模型能够学习到丰富的语言结构和知识。增强的上下文处理能力:相比前代,它的上下文长度从2048扩

llama-factory微调工具使用入门

一、定义 环境配置案例: https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607chatglm3 案例多卡训练deepspeedllama factory 案例Qwen1.5报错 二、实现 环境配置 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitconda create -n llama_factory

llama-factory微调chatglm3

一、定义 案例/多卡 二、实现 案例 1. 下载chatglm3-6b-32k模型 2. 配置数据集微调指令 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 llamafactory-cli train \--stage sft \--do_train True \--model_name_or_path /home/chatglm3-6b-32k \--finetuning_type

告别Freenom:手把手教你免费申请可托管到Cloudflare中的免费域名(内网穿透必备:免费域名申请+Cloudflare托管)

文章目录 📖 介绍 📖🏡 演示环境 🏡📒 免费申请域名的方法 📒📝 注册账号📝 创建免费域名📝 将域名托管到 Cloudflare ⚓️ 相关链接 ⚓️ 📖 介绍 📖 曾经我们可以通过 Freenom 等网站免费申请域名,但这些网站现在已经不再支持免费域名的申请了。然而,在日常生活中,我们仍然需要用于家用网络穿透的域名,特别是能添加到 Cloudflare