Llama Recipes는 Meta에서 제공하는 Llama모델을 쉽게 사용할 수 있도록 도움을 준 도구입니다.이 가이드에서는 Llama Recipes의 설치에서 활용까지 단계별로 설명합니다.1. 환경 설정 1.1 Python설치 Python 3.8이상 버전을 설치합니다.공식 웹 사이트(python.org)로 다운로드 후 설치합니다.1.2가상 환경 생성 python-m venv llama_env source llama_env/bin/activate#Windows:llama_env.Scripts.activate 2.Llama Recipes설치 2.1기본 설치 pip install llama-recipes 2.2추가 기능 설치 pip install llama-recipes[tests, vllm, auditnlg, langchain]3.Llama모델 다운로드 3.1 Meta AI접근 권한 획득 Meta AI웹 사이트에서 Llama모델 사용 신청합니다.승인의 e메일을 받으면 다운로드 링크를 확인합니다.3.2모델 파일 다운로드 git clone<https://github.com/facebookresearch/llama.git>cd llama bash download.sh 4. 모델 변환 4.1 Hugging Face형식으로 변환 python convert_llama_weights_to_hf.py-input_dir llama-2-7b-model_size 7B-output_dir llama-2-7b/7B 5. 기본 사용법 5.1대화형 모드 실행 from llama_recipes import Llama model=Llama.from_pretrained(“llama-2-7b/7B”)response=model.chat(“안녕하세요오늘 날씨는 어떻습니까?”)print(response)6. 파인 튜닝 준비 6.1데이터 세트 준비 파인 튜닝에 사용하는 데이터 세트를 준비합니다.JSON또는 CSV형식으로 저장합니다.6.2설정 파일 생성#config.yaml model:name:”llama-2-7b”max_length:512 training:epochs:3 batch_size:8 learning_rate:2e-5 data:train_file:”path/to/train.json”validation_file:”path/to/val.json”7. 파인 튜닝 실행 7.1파인 튜닝 스크립트 실행 python-m llama_recipes.finetuning-config config.yaml 8. 결과 평가 8.1의 평가 메트릭 확인 학습 로그에서 loss, accuracy등의 메트릭을 확인합니다.8.2테스트 데이터의 성능 평가 from llama_recipes import evaluate results=evaluate(model,”path/to/test.json”)print(results)9. 모델 보존 및 로드 9.1파인 튜닝된 모델 보존 model.save_pretrained(“path/to/save/model”)9.2저장된 모델 로드 from llama_recipes import Llama model=Llama.from_pretrained(“path/to/save/model”)10. 추론 최적화 10.1양자화 적용 from llama_recipes import quantize quantized_model=quantize(model, bits=8)11.API의 11.1 FastAPI을 이용한 서버 구축 from fastapi import FastAPI from llama_recipes import Llama app=FastAPI()model=Llama.from_pretrained(“path/to/model”)@app.post(“/generate”)async def generate(prompt:str):response=model.generate(prompt)return{“response”:response}12.1대량의 데이터 처리 from llama_recipes import batch_process results=batch_process(model,”path/to/input.json”, batch_size=32)13. 모니터링 및 로깅 13.1 TensorBoard설정 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer=SummaryWriter(“logs”)#학습을 하고 로그 기록 writer.add_scalar(“Loss/train”, loss, global_step)14. 하이퍼 파라미터 튜닝 14.1 Optuna를 이용한 자동 동조 import optuna def objective(trial):lr=trial.suggest_loguniform(‘lr’, 1e-5,1e-2)#모델의 학습 및 평가 return accuracy study=optuna.create_study(direction=’maximize’)study.optimize(objective, n_trials=100)15. 멀티 GPU학습 15.1 DistributedDataParallel설정 import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP dist.init_process_group(backend=’nccl’)model=DDP(model)16. 커스텀 데이터 세트 사용 16.1사용자 정의 데이터 세트 클래스 생성 from torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset):def__init__(self, data_file):#데이터 로드나 사전 처리 pass def__len__(self):return len(self.data)def__getitem__(self, idx):return self.data[idx]17. 프롬프트 엔지니어링 17.1효과적인 프롬프트 설계, 명확하고 구체 Llama Recipes는 Meta에서 제공하는 Llama모델을 쉽게 사용할 수 있도록 도움을 준 도구입니다.이 가이드에서는 Llama Recipes의 설치에서 활용까지 단계별로 설명합니다.1. 환경 설정 1.1 Python설치 Python 3.8이상의 바지