使用场景

用于开发多语言聊天机器人，提供客户服务。

作为知识检索工具，帮助用户快速找到所需信息。

用于内容创作，帮助用户生成文章和摘要。

产品特色

支持8种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。

使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进行调优。

模型训练数据截止到2023年12月，使用了高达9万亿个token的数据。

模型可用于商业和研究用途，特别适合助手类聊天和代理应用。

遵循负责任的发布方法，包括安全微调和系统级安全措施。

训练过程中使用了916k GPU小时的计算，并且Meta公司已实现净零温室气体排放。

使用教程

访问Hugging Face网站并搜索Llama 3.2模型。

根据需要选择使用transformers库或原始llama代码库的版本。

使用pip安装transformers库，并确保版本至少为4.43.0。

通过transformers库的pipeline或Auto类使用generate()函数运行对话推断。

根据模型的README文件提供说明，配置生成参数。

遵循模型使用指南，确保遵守Llama 3.2社区许可协议和可接受使用政策。