「ColabノートブックでLlama-2 7BモデルとのチャットをするためのHugging Faceガイド」

Hugging Face Guide for Chatting with Llama-2 7B Model in Colab Notebook

思ったよりも簡単です！

オープンソースのLLMに興味がある方は、どこにでもLlamas（ラマ）を見ることができます。

少なくとも私はそうです 🙂

そこで、私はついにMeta社のLlama 2を使って遊ぶことにしました。Llama 2は、現在最も人気のあるオープンソースの大規模言語モデルです（執筆時点で）。

そして、ColabでLlama 2とチャットするための最も簡単な方法を見つけました。

• 「LinkedInプロフィールでコールバック率を向上させる」
• 「ボイスディープフェイクがあなたの銀行残高を脅かしています」
• 「Adversarial Autoencoders オートエンコーダーとGANの間のギャップを埋める」

Hugging Faceのパイプラインのおかげで、わずか数行のコードで済みます。

この初心者向けガイドでは、Llama 2 7Bを使用するために必要な手順をすべて説明します。そして、以下のことを学びます：• ColabでGPUを使用する方法• Meta社のLlama 2にアクセスする方法• Hugging Faceのパイプラインを作成する方法• Hugging FaceでLlama 2をロードしてトークン化する方法• 最後に、ラマとチャットする方法を学びます 🙂

Meta社は、Llama 2モデルを8つのバージョンで作成しました：

• 4つの異なるサイズ：7B、13B、34B、または70Bのパラメータ。
• 2つのバリエーション：標準版およびチャット用にファインチューニングされたバージョン。

このプロジェクトでは、最小のモデルを使用しますので、単一のGPUに収まります。そして、チャットバージョンを使用します。

あなたの声は重要です

私は、私が近々に何について書くべきかの提案を歓迎します（ただし、大規模言語モデルに関連するものである限り）

この記事のコメントセクションに移動し、教えてください：• あなたは最もワクワクしていることは何ですか？• 何を読みたい/学びたいですか？• 理解するのに苦労していることは何ですか？• 実装/構築/作成したいことは何ですか？

あなたのお力で、私の読者が実際に何を求めているのかを知ることができます！

または、単にこんにちはと言ってください 🙂 私は同じような興味を持っていることを知ります。

注意：この記事の最後には、この記事で説明されているプロジェクトのColabノートブック（およびこのガイドのビデオバージョン）を含むすべての有用なリンクがあります。 “参考文献”を参照してください

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