快速玩转 Llama2！机器学习 PAI 最佳实践（二）—全参数微调训练
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内容提要
Meta宣布开源大语言模型Llama2，包含不同尺寸的模型，并在对话场景中进行了优化。Llama-2-Chat在评测指标上超过了其他开源对话模型，并与一些热门闭源模型相差不大。阿里云机器学习平台PAI第一时间适配了Llama2系列模型，并推出了全量微调、Lora微调和推理服务等最佳实践。本文介绍了Llama2全参数微调训练的最佳实践步骤，包括运行环境要求、准备工作、微调模型、试玩模型和模型上传至OSS并在线部署等。
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关键要点
- Meta宣布开源大语言模型Llama2，包含7B、13B、70B不同尺寸的模型。
- Llama-2-Chat在评测指标上超过其他开源对话模型，与一些热门闭源模型相差不大。
- 阿里云机器学习平台PAI适配Llama2系列模型，推出全量微调、Lora微调和推理服务等最佳实践。
- 最佳实践包括运行环境要求、准备工作、微调模型、试玩模型和模型上传至OSS并在线部署。
- 运行环境要求Python 3.9以上，推荐使用A100 GPU。
- 准备工作包括登入PAI并下载Llama-2-7B-Chat模型文件。
- 下载和安装所需环境，包括ColossalAI、transformers和gradio。
- 下载示例训练数据以进行模型训练。
- 使用训练脚本进行模型微调。
- 模型训练完成后，可以试玩微调完成的模型。
- 将训练完成的模型上传至OSS并进行在线部署。
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