Llama — это мощная библиотека для машинного обучения, разработанная для облегчения создания, обучения, и внедрения моделей глубокого обучения. Она предлагает широкий набор инструментов и предварительно обученных моделей, которые можно использовать для различных задач, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение, и автоматическое рассуждение.

Основные характеристики 

- Предварительно обученные модели: Llama включает в себя множество моделей, обученных на больших наборах данных, что позволяет пользователям быстро начать работу с задачами машинного обучения без необходимости с нуля обучать свои модели.
- Гибкость и масштабируемость: библиотека поддерживает работу с различными архитектурами нейронных сетей и обеспечивает легкость масштабирования от небольших до крупных моделей.
- Инструменты для разработки и анализа: Llama предлагает разнообразные инструменты для разработки, анализа и улучшения моделей машинного обучения, включая визуализацию, отладку и оптимизацию.

Давайте рассмотрим простейший пример. Для начала установим необходимые библиотеки:

!pip install llama-cpp-python

Загрузим предварительно обученную модель классификации текста. Предобученную модель можно скачать здесь:

LLM = Llama(model_path="./llama-2-7b-chat.ggmlv3.q8_0.bin")

Поставим простой вопрос:

prompt = "Q: What are the names of the days of the week? A:"

output = LLM(prompt)

print(output["choices"][0]["text"])

Получим ответ модели:

The names of the days of the week, in order, are: Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday Sunday

Выведем результат:

The names of the days of the week, in order, are: Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday Sunday

В этом примере мы использовали модель для анализа тональности текста. Сначала мы загрузили предварительно обученную модель классификации текста с помощью метода `load_pretrained`, затем применили модель к тексту и получили предсказание. Наконец, мы интерпретировали результат и вывели соответствующее сообщение.

Ноутбук, не требующий дополнительной настройки на момент написания статьи, можно скачать здесь.