Llama3 使い方ガイド最新AIツールの特徴と発表内容

Llama3 使い方

Llama3 使い方

Llama 3は、Metaが開発した最新の大規模言語モデル（LLM）であり、8Bおよび70Bのパラメータを持つバージョンが提供されています。このモデルは、自然言語処理、コード生成、データ分析など、さまざまなタスクに対応できる強力なツールです。以下に、Llama 3の使い方について詳しく説明します。

Llama 3の概要

Llama 3は、Metaが開発したオープンソースの大規模言語モデルで、以下の特徴を持っています：

パラメータ数：8B（80億）および70B（700億）の2つのバージョンが提供されています。
トレーニングデータ：15兆トークン以上のデータで事前学習されており、Llama 2の7倍のデータセットを使用しています。
多言語対応：30以上の言語をカバーするデータセットを使用していますが、英語以外の言語での性能は英語ほど高くありません。

Llama 3のセットアップと使用方法

モデルのダウンロードとインストール

Llama 3を使用するには、まずモデルをダウンロードしてインストールする必要があります。以下の手順に従ってください：

Hugging Faceアカウントの認証：

   huggingface-cli login --token YOUR_HF_TOKEN

モデルのダウンロード：

   huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct --token YOUR_HF_TOKEN

必要なライブラリのインストール：

   pip install transformers torch

モデルのロード：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")

ローカルでの実行

Llama 3をローカルで実行するには、以下の手順を実行します：

Ollamaのインストール：

   pip install ollama

ローカルサーバーの起動：

   ollama serve

APIリクエストの送信：

   curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
     "model": "llama3",
     "messages": [
       { "role": "user", "content": "What are God Particles?" }
     ],
     "stream": false
   }'

Llamaのファインチューニング

Llama 3を特定の用途に合わせてファインチューニングする方法もあります。以下の手順で行います：

データセットの準備：
ファインチューニング用のデータセットをJSON形式で準備します。例：

   [
     {
       "instruction": "Translate the following English text to French.",
       "input": "Hello, how are you?",
       "output": "Bonjour, comment ça va?"
     }
   ]

ファインチューニングの実行：

   from transformers import Trainer, TrainingArguments

   training_args = TrainingArguments(
       output_dir="./results",
       per_device_train_batch_size=4,
       num_train_epochs=3,
       logging_dir="./logs",
   )

   trainer = Trainer(
       model=model,
       args=training_args,
       train_dataset=train_dataset,
   )

   trainer.train()

VSCodeとの統合

Llama 3をVSCodeに統合して、コード補完やドキュメント生成などの機能を利用することも可能です。

必要なライブラリのインストール：

   pip install pandas pandasai streamlit

VSCodeでの設定：
VSCodeの設定ファイルに以下を追加します：

   {
     "python.pythonPath": "path/to/your/python",
     "python.linting.enabled": true,
     "python.linting.pylintEnabled": true
   }

コード補完の使用：
VSCodeでコードを入力すると、Llama 3が自動的に補完を提案します。

また、PythonからLlamaの機能を使えるモジュールも公開されています。

LLamaを課金サービスで利用するには

ローカルにLLamaを構築しなくても、クラウドサービス等に組み込んだ形で使ったり、また、他の生成AIサービスにてモデルにLLamaを指定して使えるケースがあります。

AI検索サービスのPerplexityでは、モデルにLlamaを指定することで、LLamaを使ったテキスト生成が行えます。（PROモード）