Integração com o Modelo LLaMA3 8B

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Este repositório contém o código necessário para executar o modelo LLaMA3 da Meta, uma poderosa ferramenta de processamento de linguagem natural. O objetivo deste projeto é fornecer uma integração simplificada e eficiente com o modelo para diversos usos em projetos de NLP.

Instruções de Instalação e Execução

1. Configuração do Ambiente

Siga as instruções do repositório oficial do LLaMA3: Para obter detalhes sobre o modelo e seu uso, visite o repositório oficial do LLaMA3. Baixe os arquivos do modelo:

Acesse a página do Meta-Llama-3.1-8B no Hugging Face. Faça o cadastro e solicite a liberação para acesso ao modelo, conforme necessário. Coloque os arquivos do modelo:

Após o download, coloque todos os arquivos na pasta Meta-Llama-3.1-8B no diretório do projeto.

2. Instalação de Dependências

Instale as bibliotecas necessárias: Utilize o arquivo (requirements.txt)[requirements.txt] para instalar as bibliotecas necessárias. Execute o comando:

pip install -r requirements.txt

Caso necessário, utilize os arquivos .whl encontrados na pasta (bibliotecas)[bibliotecas] para instalar as dependências adicionais.

3. Execução do Código

Execute o script principal: Para iniciar a execução do modelo, rode o script (IA_Hard-LLaMA.py)[IA_Hard-LLaMA.py]:

python IA_Hard-LLaMA.py

Comentários de Uso

O código foi testado em uma GPU RTX 2080, com o comprimento das respostas limitado a 100 caracteres. Embora tenha funcionado corretamente, observe que a GPU foi utilizada em sua totalidade. As respostas geradas pelo modelo levaram aproximadamente 2 minutos para serem completadas. Este tempo pode variar com base na capacidade da GPU e nas configurações do modelo.

Notas Adicionais

Certifique-se de ter espaço suficiente na memória da GPU para carregar o modelo. Para otimizar o tempo de resposta, considere ajustar os parâmetros do modelo e o tamanho das respostas conforme necessário. Se você tiver dúvidas ou encontrar problemas, por favor, abra uma issue no repositório para obter suporte.