Llama - 安装和环境设置

为 Llama 设置环境只有几个关键步骤,包括安装依赖项、Python 及其库以及配置 IDE 以实现更高效的开发。现在,您已拥有自己的工作环境,可以舒适地使用 Llama 进行开发。如果您对开发 NLP 模型或尝试文本生成感兴趣,这将确保您的 AI 之旅顺利开始。

让我们继续安装依赖项和 IDE 配置,以便我们可以运行我们的代码及其正确的配置。

依赖项的安装

作为开始编写代码的先决条件,您必须检查是否已安装所有先决条件。 Llama 依赖许多库和软件包,以使自然语言处理以及基于 AI 的任务顺利运行。

步骤 1:安装 Python

首先,您应该确保您的机器上存在 Python。Llama 至少需要 3.8 或更高版本的 Python 才能成功安装。如果尚未安装,您可以从 Python 官方网站获取它。

步骤 2:安装 PIP

您必须安装 PIP,即 Python 的软件包安装程序。以下是检查 PIP 是否已安装的方法 −

pip --version

如果不是这种情况,可以使用命令进行安装 −

python -m Ensurepip –upgrade

步骤 3:安装虚拟环境

使用数字环境将项目的依赖项分开至关重要。

安装

pip install virtualenv

为您的 Llama 项目创建虚拟环境 −

virtualenv Llama_env

激活虚拟环境 −

Windows

Llama_env\Scripts\activate

Mac/Linux

source Llama_env/bin/activate

步骤 4:安装库

Llama 需要几个 Python 库才能运行。要安装它们,请在终端中输入以下命令。

pip install torch transformers datasets

这些库由 −

  • torch − 深度学习相关任务。
  • transformers − 预训练模型。
  • datasets − 处理大型数据集。

尝试在 Python 中导入以下库以检查安装。

import torch
import transformers
import datasets

如果没有错误消息,则安装完成。

设置 Python 和库

设置依赖项,然后安装 Python 和构建 Llama 的库。

步骤 1:验证 Python 的安装

打开 Python 解释器并执行以下代码以验证 Python 和必需的库是否都已安装 −

import torch
import transformers

print(f"PyTorch 版本:{torch.__version__}")
print(f"Transformers 版本:{transformers.__version__}")

输出

PyTorch 版本:1.12.1
Transformers 版本:4.30.0

步骤 2:安装其他库(可选)

根据您使用 Llama 的情况,您可能需要一些其他库。以下是可选库的列表,但对您非常有用 −

  • scikit-learn − 用于机器学习模型。
  • matplotlib − 用于可视化。
  • numpy −用于科学计算。

使用以下命令安装它们 −

pip install scikit-learn matplotlib numpy

步骤 3:使用小型模型测试 Llama

我们将加载一个小型的、预先训练过的模型来检查一切是否运行顺利。

from transformers import pipeline

# 加载 Llama 模型
generator = pipeline('text-generation', model='EleutherAI/gpt-neo-125M')

# 生成文本
output = generator("Llama 是一个大型语言模型", max_length=50, num_return_sequences=1)
print(output)

输出

[{'generated_text': 'Llama is a large language model, and it is a language 
model that is used to describe the language of the world. The language model
is a language model that is used to describe the language of the world. 
The language model is a language'}]

这表明配置正确,我们现在可以将 Llama 嵌入到我们的应用程序中。

配置您的 IDE

选择正确的 IDE 并正确配置它将使开发非常顺利。

步骤 1:选择 IDE

以下是一些与 Python 一起使用的最受欢迎的 IDE 选择 −

Visual Studio Code VS Code PyCharm

对于本教程,我们选择 VS Code,因为它很轻量并且具有大量 Python 独有的扩展。

步骤 2:为 VS Code 安装 Python 扩展

要开始在 VS Code 中进行 Python 开发,您需要 Python 扩展。它可以通过 VS Code 中的扩展直接安装。

  • 打开 VS Code
  • 您可以导航到扩展视图,单击扩展图标,或使用 Ctrl + Shift + X。
  • 搜索"Python"并安装 Microsoft 的官方扩展。

步骤 3:配置 Python 解释器

我们设置 Python 解释器以利用我们之前创建的这个虚拟环境,方法是执行此操作 −

  • Ctrl+Shift+P − 打开命令面板
  • Python − 选择解释器并选择虚拟环境中可用的解释器;我们选择位于 Llama_env 中的那个

步骤 4:创建 Python 文件

现在您已经选择了解释器,您可以创建一个新的 Python 文件并将其保存为您想要的任何名称(例如,Llamam_test.py)。以下是如何使用 Llama 加载和运行文本生成模型 −

from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation', model='EleutherAI/gpt-neo-125M')
# 文本生成
output = generator("Llama is a large language model", max_length=50, num_return_sequences=1)
print(output)

在输出中,您将看到 Python 环境的配置方式、代码在集成开发环境中的编写方式以及输出在终端中的显示方式。

输出

[{'generated_text': 'Llama is a large language model, and it is a language
model that is used to describe the language of the world. The language 
model is a language model that is used to describe the language of 
the world. The language model is a language'}]

第 5 步:运行代码

如何运行代码?

  • 右键单击 Python 文件并在终端中运行 Python 文件。
  • 默认情况下,它将自动在集成终端中显示输出。

第 6 步:在 VS Code 中调试

除了对调试的强大支持外,VS Code 还为您提供了出色的调试支持。您可以通过单击代码行号左侧来创建断点,然后使用 F5 开始调试。这将帮助您逐步执行代码并检查变量。