使用场景
研究人员使用 Meta Llama 3 进行语言模型的学术研究，探索其在语言理解、生成等方面的能力。
开发者利用 Meta Llama 3 为聊天应用提供智能对话功能，提升用户体验。
企业通过 Meta Llama 3 进行文本分析，辅助决策制定和市场预测。
产品特色
支持从8B到70B参数规模的多种预训练模型
提供指令调优功能，提升模型在特定任务上的表现
通过 GitHub 仓库提供模型代码和权重下载
支持本地推理，用户可以在自己的设备上运行模型
提供详细的使用指南和示例代码，方便用户快速上手
模型支持模型并行（MP）技术，适应不同硬件配置
模型支持序列长度高达8192个token，满足复杂任务需求
使用教程
1. 访问 Meta Llama 3 的 GitHub 仓库并克隆到本地环境。
2. 在克隆的仓库中运行 `pip install -e .` 安装所需的依赖。
3. 访问 Meta Llama 网站并注册以下载模型。
4. 收到下载链接的邮件后，运行 `download.sh` 脚本并输入邮件中的 URL 下载模型权重和分词器。
5. 确保下载的模型权重和分词器文件路径正确，运行示例代码进行本地推理。
6. 根据需要调整模型并行（MP）值、序列长度和批处理大小等参数，以适应不同的硬件配置和任务需求。
7. 通过阅读仓库中的文档和示例代码，进一步了解模型的使用和优化方法。
