LLama 2部署教程+私有模型分发

近日，Meta发布了LLama的最新版本——LLama2，尽管其对中文的处理能力尚有待提升，但其整体表现无疑是令人瞩目的。在发布当天，我便迫切地将其下载下来进行试用，发现相比之前的版本，LLama2在多个方面都实现了显著的进步，特别是在编程能力上的提升更为显著。在此，我与诸位分享一下如何在Linux环境下部署LLama2模型，以及如何将该模型如何利用YourChat在团队中进行共享。

一、下载注册模型

首先，我们需要访问此网址https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/，并提供一些基本信息。所需填写的信息包括姓名、电子邮箱、国家和公司等，按照真实情况填写即可。尽管审核过程并不严格，但考虑到某些特殊因素，建议在国家一栏选择美国。

注册完毕后，可能需要等待一段时间。我本人等待了大约一个小时后，收到了Meta发来的邮件。邮件如下：

邮件中会附带一个key，也就是图片中涂黑的部分。大概格式是一个网址，但是访问这个网址是没有用的，要把这个key复制下来，因为我们后续会用到它。

二、下载LLama 2

截至目前，LLama2已推出了7B、13B、70B、7B-chat、13B-chat、70B-chat这六种模型，并为聊天功能推出了chat版本。值得一提的是，chat版本采用了RLHF进行了微调，这在当前的大语言模型中无疑是非常前沿的。此外，30B版本也将很快推出。

我们接下来将通过官方的脚本下载模型。首先，我们需要访问LLama的官方GitHub仓库https://github.com/facebookresearch/llama，并克隆该项目库。完成克隆后，在项目库中找到并运行download.sh脚本，然后按照提示输入你之前复制的key，并选择你需要的模型，就可以开始下载了。下载服务由Meta自家提供，下载速度非常快，我当时是满速下载完成的。

我当时选择了下载所有的模型，以下是我下载完成后的文件列表。

以llama-2开头的文件夹即为刚刚下载的模型