Meta 已将最新的 LLaMa3 进行了开源，因此，我们也可以方便的使用 Python 进行 LLaMa3 模型的调用和开发。

接下来，简单介绍如何通过 transformers 库来使用 LLaMa3。

首先，导入必要的库：

pip3 install transformers torch

然后，使用讲过的方法替换 HuggingFace 的国内源。需要注意的是，在下载LLaMa3 的时候，需要前往 huggingface.co/meta-llama/… 填写一份申请，官方审核通过后，你才拥有下载 LLaMa3 的资格。

审核通过后是下面的页面:

下载 LLaMa3 可通过以下命令完成：

huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3-8B  --local-dir Meta-Llama-3-8B

其中， “--local-dir Meta-Llama-3-8B” 为你希望下载的模型存放的目录，由于llama-3 的模型非常大，上述命令会下载大概 32 GB的数据，因此，在下载前你需要你找一个磁盘空间足够大的目录来存放。

温馨提示：下载过程会比较漫长，等待即可。如果中途下载中断，你可以重新执行相同的指令来继续完成下载。

下载完成后，你可以直接使用下面的代码进行体验：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)
terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]
outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

或者使用下面的代码：

import transformers
import torch
model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation", model=model_id, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16}, device_map="auto"
)
pipeline("Hey how are you doing today?")

同样的，LLaMa3 模型的运行最好在有 GPU 的开发环境下进行，否则输出一句话都会运行非常久的时间。

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