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。
