Llama Cookbook：Llama模型使用指南

技术背景

Llama是一系列强大的大语言模型，在自然语言处理领域有着广泛的应用。Llama Cookbook作为官方仓库，为开发者提供了使用Llama模型进行推理、微调以及端到端用例的入门指导，涵盖了流行的社区方法、用例以及Llama文本和视觉模型的最新配方。

实现步骤

项目结构

• 3P Integrations：包含来自各种Llama提供商的入门指南和端到端用例。
• End to End Use Cases：涵盖了不同领域和应用的端到端用例。
• Getting Started：提供推理、微调以及RAG（检索增强生成）的示例参考。
• src：包含原始llama - recipes库的源代码以及一些微调常见问题解答。

入门参考

• 构建Llama 4 Scout：这是一个热门的入门链接，可帮助你开始使用Llama 4 Scout进行开发。
• Llama 3.2 Vision的多模态推理：了解如何使用Llama 3.2 Vision进行多模态推理。
• 使用Llama Guard（安全模型）进行推理：利用Llama Guard进行安全相关的推理任务。

端到端配方

• Email Agent：实现一个电子邮件代理的端到端解决方案。
• NotebookLlama：相关的端到端用例。
• Text to SQL：将文本转换为SQL语句的端到端配方。

核心代码

由于文档未提供具体核心代码，这里仅展示项目中涉及的主要语言及其占比：

Jupyter Notebook: 94.0%
Python: 5.2%
Java: 0.4%
JavaScript: 0.3%
Kotlin: 0.1%
HTML: 0.0%

最佳实践

• 关注最新模型教程：参考最新的模型教程，如“Build with Llama 4 Scout”，以跟上模型的最新发展。
• 了解提示模板：对于多模态模型，了解提示模板的变化，如Llama 3.2的提示模板与Llama 3.1类似，但新增了特殊标记 <|image|> 用于表示输入图像。

常见问题

项目重命名

问：llama - recipes发生了什么？
答：最近将llama - recipes重命名为llama - cookbook。

多模态提示模板变化

问：多模态的提示模板有什么变化？
答：Llama 3.2遵循与Llama 3.1相同的提示模板，新增特殊标记 <|image|> 表示多模态模型的输入图像。更多关于图像推理、工具调用和代码解释器的提示模板细节可在文档网站上找到。

微调问题解答

问：关于微调有一些问题，有相关解答部分吗？
答：可查看此处的微调常见问题解答。

链接和文件夹问题

问：有些链接损坏或文件夹缺失怎么办？
答：最近对仓库进行了重构，archive - main是重构前的快照分支。

最新模型信息

问：在哪里可以找到最新模型的详细信息？
答：可在官方Llama模型网站上查找。