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TREND/인공지능

메타 Llama 2를 시작하는 5단계 초보자용 가이드 공개

by inniable 2023. 11. 22.

메타 Llama 2를 시작하는 5단계 초보자용 가이드 공개

메타는 초보자들이 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)인 라마 2(Llama 2)를 보다 쉽고 빠르게 사용할 수 있도록 라마 2를 시작하는 5단계를 블로그를 통해 공개했습니다. 파이썬을 설치하고, 모델 가중치를 다운로드한 후 파이썬으로 스크립트를 작성합니다. 작성된 스크립트로 모델을 실행한 후 정상작동이 되면 로컬 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다. 이후 추가정보나 미세조정 등의 방법 등도 친절하게 설명하고 있습니다.

 

목차

메타 라마 2 초보자를 위한 가이드 공개

Step 1 : 파이썬 다운로드 설치

Step 2 : 모델 가중치 다운로드

Step 3 : 파이썬 스크립트 작성

Step 4 : 모델 실행

Step 5: 리소스 및 추가자료

 

메타 라마 2 초보자를 위한 가이드 공개

2023년 7월에 메타(Meta)가 공개한 대규모 언어 모델(LLM;Large Language Models) 라마(LIama) 2는 누구나 무료 사용이 가능하며 공개된 오픈소스라는 것이 큰 장점입니다.

메타는 라마 2를 빠르고 쉽게 사용할 수 있도록 라마 2를 시작하는 5단계(5 Steps to Getting Started with Llama 2)라는 초보자용 가이드를 블로그를 통해 공개했습니다. 파이썬 설치, 모델 가중치 다운로드, 파이썬 스크립트 작성, 모델 실행, 리소스 및 추가 자료 등 5단계를 설명하고 있으며, 블로그에 방문하면 단계별로 설명되어 있습니다. 

 

Llama 2 시작을 위한 5단계 블로그 by Meta

 

 

5 Steps to Getting Started with Llama 2

Llama 2 outperforms other open language models on many external benchmarks, including reasoning, coding, proficiency, and knowledge tests. To learn more about the benchmarks and how they compare, check out our website where we go into more detail. Llama 2

ai.meta.com

 

Step 1 : 파이썬 다운로드 설치

먼저 운영 체제에 맞는 파이썬을 다운로드하여 설치합니다. 프로그래밍 언어인 파이썬은 라마 2를 다루기 위해서는 파이썬으로 코드를 작성하고 원하는 작업을 수행하게 됩니다.

파이썬 웹사이트를 방문한 후 사용자의 운영체제에 맞춰 파이썬 다운로드후 설치하면 됩니다.

 

Step 2 : 모델 가중치 다운로드

다음은 깃허브(Github)에서 모델을 다운로드합니다. 메타 AI 사이트에서 라이선스에 동의하게 되면 URL이 포함된 요청 승인 메일을 받게 됩니다. 이후 다운로드 스크립트를 실행해서 깃허브에 있는 라마 2 모델을 다운로드합니다. 

 

Step 3 : 파이썬 스크립트 작성

다음은 스크립트에 필요한 모듈을 가져온 후, 모듈을 로드하고 변환기를 사용하여 인공지능 학습에 필요한 추론을 실행하는 데 필요한 모든 코드 등을 포함한 파이썬 스크립트를 작성하여야 합니다.

파이썬으로 프로그래밍을 하는 단계로 파이썬 코딩에 대한 기본 지식이 있으면 수월하게 진행할 수 있습니다. 필요한 모듈 가져오기, 모듈 로드, 토크나이저 및 파이프라인 정의와 인스턴스화, 파이프라인 실행 등의 순서로 작성하면 됩니다.

 

Step 4 : 모델 실행

이후 작성한 파이썬 스크립트를 실행합니다. 작성 스크립트 저장후 콘다(Conda) 가상 환경으로 돌아갑니다. 작성한 파이썬 스크립트를 실행합니다. 모델을 다운로드하고 스크립트를 실행한 후에 생성된 질문 및 답변과 함께 파이프라인 단계별 진행 상황을 알려줍니다. 이 작업이 완료되면 라마 2를 컴퓨터에서 설정하고 실행할 수 있게 됩니다.

 

Step 5: 리소스 및 추가자료

마지막으로 다양한 리소스와 추가 자료를 탐색하고 이를 적용하는 단계입니다. 라마 2의 훈련, 작동 방식, 용도, 사용된 하드웨어, 모델 아키텍처, 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항, 교육 데이터 등 모델에 대한 상세한 자료를 구할 수 있습니다.

또한 깃허브에서 미세 조정을 시작하는 방법과 미세 조정 모델에 대한 추론 실행 예제도 제공하며 코딩용 AI 도구인 코드 라마도 사용할 수 있습니다.

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