Llama 3 模型應用指南：70B 與8B 模型最佳化部署

Why managing AI risk presents new challenges

Aliquet morbi justo auctor cursus auctor aliquam. Neque elit blandit et quis tortor vel ut lectus morbi. Amet mus nunc rhoncus sit sagittis pellentesque eleifend lobortis commodo vestibulum hendrerit proin varius lorem ultrices quam velit sed consequat duis. Lectus condimentum maecenas adipiscing massa neque erat porttitor in adipiscing aliquam auctor aliquam eu phasellus egestas lectus hendrerit sit malesuada tincidunt quisque volutpat aliquet vitae lorem odio feugiat lectus sem purus.

Lorem ipsum dolor sit amet consectetur lobortis pellentesque sit ullamcorpe.
Mauris aliquet faucibus iaculis vitae ullamco consectetur praesent luctus.
Posuere enim mi pharetra neque proin condimentum maecenas adipiscing.
Posuere enim mi pharetra neque proin nibh dolor amet vitae feugiat.

The difficult of using AI to improve risk management

Viverra mi ut nulla eu mattis in purus. Habitant donec mauris id consectetur. Tempus consequat ornare dui tortor feugiat cursus. Pellentesque massa molestie phasellus enim lobortis pellentesque sit ullamcorper purus. Elementum ante nunc quam pulvinar. Volutpat nibh dolor amet vitae feugiat varius augue justo elit. Vitae amet curabitur in sagittis arcu montes tortor. In enim pulvinar pharetra sagittis fermentum. Ultricies non eu faucibus praesent tristique dolor tellus bibendum. Cursus bibendum nunc enim.

Id suspendisse massa mauris amet volutpat adipiscing odio eu pellentesque tristique nisi.

How to bring AI into managing risk

Mattis quisque amet pharetra nisl congue nulla orci. Nibh commodo maecenas adipiscing adipiscing. Blandit ut odio urna arcu quam eleifend donec neque. Augue nisl arcu malesuada interdum risus lectus sed. Pulvinar aliquam morbi arcu commodo. Accumsan elementum elit vitae pellentesque sit. Nibh elementum morbi feugiat amet aliquet. Ultrices duis lobortis mauris nibh pellentesque mattis est maecenas. Tellus pellentesque vivamus massa purus arcu sagittis. Viverra consectetur praesent luctus faucibus phasellus integer fermentum mattis donec.

Pros and cons of using AI to manage risks

Commodo velit viverra neque aliquet tincidunt feugiat. Amet proin cras pharetra mauris leo. In vitae mattis sit fermentum. Maecenas nullam egestas lorem tincidunt eleifend est felis tincidunt. Etiam dictum consectetur blandit tortor vitae. Eget integer tortor in mattis velit ante purus ante.

Vestibulum faucibus semper vitae imperdiet at eget sed diam ullamcorper vulputate.
Quam mi proin libero morbi viverra ultrices odio sem felis mattis etiam faucibus morbi.
Tincidunt ac eu aliquet turpis amet morbi at hendrerit donec pharetra tellus vel nec.
Sollicitudin egestas sit bibendum malesuada pulvinar sit aliquet turpis lacus ultricies.

“Lacus donec arcu amet diam vestibulum nunc nulla malesuada velit curabitur mauris tempus nunc curabitur dignig pharetra metus consequat.”

Benefits and opportunities for risk managers applying AI

GMI Cloud 提供了一個強大的平台，可簡化培訓、微調和推論，使用者只需點擊幾下即可部署 AI 策略。除了提供即時存取 NVIDIA 的頂級 GPU 之外，我們的服務堆疊還包括與一些頂級開源 LLM（如 Llama 3）的相容性。這篇博客文章將引導您完成在 GMI Cloud 上使用 Llama 3 推論過程，並突出該平台的獨特優勢和 Llama 3 的主要功能。

在 GMI 雲端上使用 Lama 3 進行推論

只需點擊幾下即可開始使用 Llama 3 的分步指南：

1.登入 GMI 雲端平台

建立帳戶或使用先前建立的帳戶登入

二.啟動容器

使用頁面左側的導覽列導覽至「容器」頁面
點擊右上角的「啟動容器」按鈕

三.選擇您的模型範本和參數

在第一個下拉菜單中，選擇 Llama 3 作為範本。GMI 雲端提供同時使用 LLLAMA 3 70b 和 8b 型號
在「選取硬體資源」區段下，選取要部署的硬體類型，例如 NVIDIA H100。這將自動填入某些參數
輸入儲存空間、驗證和容器名稱的詳細資訊

4.連接到 Jupyter 筆記本：

返回「容器」頁面，您將能夠看到您剛剛用提供的容器名稱創建的容器
點擊 Jupyter 筆記本圖示以連接到您的容器

5.開始測試和推論

在 Jupyter 筆記本工作區中，您可以開始使用 Llama 3 進行測試和推論

拉瑪 3 的主要特點：

Llama 3 代表了 Meta 的下一代開源大語言模型，旨在突破 AI 功能的界限。以下是一些使 Llama 3 成為開發人員和研究人員的傑出選擇的一些關鍵功能和規格：

型號變體：

型號尺寸：Llama 3 包括具有 8 億（8B）和 70 億（70B）參數的型號，針對廣泛的使用案例量身定制。
效能：這些模型在業界基準上展現了最先進的性能，並提供更好的推理能力。

設計與建築：

代幣器：使用詞彙量為 128K 代幣的代幣器，從而實現更高效的語言編碼。
推論效率：具有分組查詢注意力 (GQA) 以提高推論效率，尤其是在 8B 和 70B 模型中。
序列長度：在最多 8,192 個令牌的序列上進行訓練，確保對較長的上下文進行可靠的處理。

訓練資料：

規模：預先訓練了超過 15 萬億代幣，比 Llama 2 使用的數據集大七倍。
多樣性：包括大部分高質量的非英語數據，涵蓋 30 多種語言。
品質：利用進階資料篩選管道來確保最高品質的訓練資料，包括啟發性篩選器、NSFW 篩選器、語義重複資料刪除以及文字分類器。

預先訓練和微調：

前訓練：涉及具有詳細的擴充法規進行大規模，以最佳化資料混合和訓練運算，實現超過 95% 的有效訓練時間。
微調：結合受監督的微調、拒絕採樣、近距策略最佳化 (PPO) 和直接偏好優化 (DPO)，以提高推理和編碼任務的效能。

信任與安全：

安全工具：推出了 Llama Guard 2、程式碼盾和 CyberSec Eval 2 等新工具，以確保負責任的使用和部署。
紅色團隊：通過內部和外部紅色團隊努力進行廣泛的安全測試，以減輕濫用相關的風險。

為什麼選擇 GMI 雲

無障礙：

GMI 雲端可確保廣泛存取最新的 NVIDIA GPU，包括 H100 和 H200 型號。利用我們位於亞洲的資料中心，以及與 NVIDIA 作為認證合作夥伴的深厚關係，我們提供無與倫比的 GPU 存取，以滿足您的 AI 和機器學習需求。

易於使用：

我們的平台透過專為協調、虛擬化和容器化設計的豐富軟體堆疊，簡化 AI 部署。GMI 雲端解決方案與如 TensorRT 之類的 NVIDIA 工具相容，並附有預先建置的映像，讓您輕鬆開始使用並有效率地管理 AI 工作流程。

性能：

GMI Cloud 提供訓練、推論和微調 AI 模型的必要高性能運算。我們的基礎設施經過優化，以確保具有成本效益和高效的營運，使您可以最大限度地發揮 Llama 3 這樣的機型的潛力。

治理：

我們提供強大的多租戶安全和控制機制，以確保最高水平的數據安全性和合規性。我們的平台旨在保護您的數據並維持嚴格的治理標準，讓您在擴展 AI 解決方案時可以放心。

GMI Cloud 為您的所有 AI 需求提供全面而強大的環境，使其成為部署 Llama 3 等進階型號的理想選擇。借助我們的整合解決方案，您可以簡化 AI 流程，提高效能，並確保營運的安全性和合規性。

‍