Dos formas de descargar y acceder a Llama 2 localmente

Descargar y acceder a Llama 2 localmente

Una guía paso a paso para usar Llama 2 en tu PC

Motivación

La última versión de Meta, Llama 2, está ganando popularidad y es increíblemente interesante para varios casos de uso. Ofrece modelos de lenguaje pre-entrenados y ajustados de Llama 2 en diferentes tamaños, desde 7B hasta 70B de parámetros. Llama 2 tiene un buen rendimiento en varias pruebas, como razonamiento, codificación, competencia y referencias de conocimiento, lo que lo hace muy prometedor.

En este artículo, te guiaremos a través del proceso paso a paso para descargar Llama 2 en tu PC. Tienes dos opciones: el sitio web oficial de Meta AI o HuggingFace. También te mostraremos cómo acceder a él, para que puedas aprovechar sus poderosas capacidades para tus proyectos. ¡Empecemos!

Requisitos previos

• Jupyter Notebook
• Unidad de procesamiento gráfico Nvidia T4 (GPU)
• Ambiente virtual (Virtualenv)
• Cuenta de HuggingFace, bibliotecas y modelos de Llama
• Python 3.10

Qué considerar antes de descargar localmente

Antes de descargar el modelo en tu máquina local, considera algunas cosas. Primero, asegúrate de que tu computadora tenga suficiente potencia de procesamiento y almacenamiento (cargar un modelo desde un disco SSD es mucho más rápido). Segundo, prepárate para una configuración inicial para poner en marcha el modelo. Por último, si lo estás utilizando para trabajar, verifica las políticas de tu empresa sobre la descarga de software externo.

Por qué descargar Llama 2 localmente

Hay algunas buenas razones por las que es posible que desees descargar el modelo en tu propia computadora, como:

• Creando habilidades personalizadas para chatbots con plugins
• Construyendo un Motor de Recomendación de Productos con Apache Cassandra y Apache Pulsar
• CassIO La mejor biblioteca para IA generativa inspirada por OpenAI

• Menor latencia Al alojar Llama 2 en tu entorno, minimizas la latencia asociada con las llamadas a la API a servidores externos.
• Privacidad de datos Puedes mantener tu información privada y sensible en tu propio ecosistema (en sitio o en un proveedor de nube externo).
• Personalización y control Tienes más control sobre el modelo. Puedes optimizar la configuración de tu máquina, trabajar en técnicas de optimización, ajustar el modelo y integrarlo aún más en tu ecosistema.

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