LLMs之LLaMA-2：源码解读之所有py文件(包括example_text_completion.py/example_chat_completion.py+model.py/generation.py/tokenizer.py)
目录
一、llama2源码解读—推理功能—(example_text_completion.py/example_chat_completion.py)
1、源码解读(example_text_completion.py文件)利用预训练好的语言模型基于文本提示实现生成文本任务
运行脚本命令
# 1.0、main函数使用预训练模型生成文本
# 1.1、先通过 Llama.build 方法创建了一个生成器对象，用于生成文本
# 1.2、定义生成文本的提示：自由文本生成、文本续写
# 1.3、 利用生成器的text_completion方法针对每个提示生成文本，传入文本提示列表 prompts 以及其他参数
# 1.4、for循环遍历 prompts 和对应的生成结果，并将它们打印出来，以展示生成的文本内容
2、源码解读(example_chat_completion.py文件)利用预训练好的语言模型基于基于三个角色的多组对话的列表实现对话聊天任务
# 1.0、main函数使用预训练模型生成文本
# 1.1、先通过 Llama.build 方法创建了一个生成器对象，用于生成文本
# 1.2、定义生成文本的提示：创建了一个基于三个角色的多组对话的列表
# 1.3、 利用生成器的text_completion方法针对每个dialogs生成文本，传入dialogs列表以及其他参数
# 1.4、for循环遍历dialog 和对应的生成结果，打印出每个角色的消息以及生成的回复
二、llama2源码解读—模型/分词器/对话聊天功能—(model.py/generation.py/tokenizer.py)
2.1、源码解读(model.py文件)实现了一个Transformer模型(多头注意力机制+前馈神经网络+旋转嵌入)
LLMs之LLaMA-2：源码解读(model.py文件)模块化思想实现了一个完整的Transformer模型(多头注意力机制+前馈神经网络，RMSNorm+RoPE+并行计算+缓存机制提升效率)
2.2、源码解读(generation.py文件)
LLMs之LLaMA-2：源码解读(generation.py文件)—Llama类实现基于预训练模型的文本生成功能(基于单轮提示实现文本补全/多轮对话生成)=build函数构建Llama实例+init函数初始化模型和词表对象+generate函数基于提示文本生成文本序列+sample_top_p辅助函数实现了控制随机性的核心采样策略top-P
2.3、源码解读(tokenizer.py文件)
LLMs之LLaMA-2：源码解读(tokenizer.py文件)基于SentencePiece库执行文本的分词和编码/解码操作—在文本生成和处理过程中，将文本字符串与token ID列表之间进行相互转换，以便与深度学习模型进行交互
一、llama2源码解读—推理功能—(example_text_completion.py/example_chat_completion.py)
1、源码解读(example_text_completion.py文件)利用预训练好的语言模型基于文本提示实现生成文本任务
使用预训练模型和分词器来生成文本，用户可以通过命令行参数来配置生成方式
源代码地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/example_text_completion.py
运行脚本命令
torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py \
--ckpt_dir llama-2-7b/ \
--tokenizer_path tokenizer.model \
--max_seq_len 128 --max_batch_size 4
# 1.0、main函数使用预训练模型生成文本
ckpt_dir (str): 存储预训练模型检查点文件的目录。
tokenizer_path (str): 用于文本编码/解码的分词器模型的路径。
temperature (float, optional): 用于控制生成过程中随机性的温度值。默认为 0.6。
top_p (float, optional): 用于控制生成多样性的 top-p 抽样参数。默认为 0.9。
max_seq_len (int, optional): 输入提示的最大序列长度。默认为 128。
max_gen_len (int, optional): 生成的序列的最大长度。默认为 64。
max_batch_size (int, optional): 生成序列的最大批次大小。默认为 4。
# 1.1、先通过 Llama.build 方法创建了一个生成器对象，用于生成文本
# 1.2、定义生成文本的提示：自由文本生成、文本续写
# 代码定义了一个包含多个文本提示的列表。表示用户要求模型生成的文本。这些提示包括普通的自由生成提示、带有示例的提示以及一些需要模型继续文本的提示。
# 1.3、 利用生成器的text_completion方法针对每个提示生成文本，传入文本提示列表 prompts 以及其他参数
# 1.4、for循环遍历 prompts 和对应的生成结果，并将它们打印出来，以展示生成的文本内容
2、源码解读(example_chat_completion.py文件)利用预训练好的语言模型基于基于三个角色的多组对话的列表实现对话聊天任务
源代码地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/example_chat_completion.py
# 1.0、main函数使用预训练模型生成文本
ckpt_dir (str): 包含预训练模型检查点文件的目录路径。
tokenizer_path (str): 用于文本编码/解码的分词器模型文件的路径。
temperature (float, 可选): 用于控制生成过程中的随机性的温度值。默认值为0.6。
top_p (float, 可选): 控制生成多样性的 top-p 采样参数。默认值为0.9。
max_seq_len (int, 可选): 输入提示的最大序列长度。默认值为512。
max_batch_size (int, 可选): 生成序列的最大批处理大小。默认值为8。
max_gen_len (int, 可选): 生成序列的最大长度。如果为None，则设置为模型的最大序列长度。默认值为None。
# 1.1、先通过 Llama.build 方法创建了一个生成器对象，用于生成文本
# 1.2、定义生成文本的提示：创建了一个基于三个角色的多组对话的列表
# 每个对话都是一个包含多个消息的列表，消息包括角色（"user"、"assistant"、"system"）和消息内容
# 1.3、 利用生成器的text_completion方法针对每个dialogs生成文本，传入dialogs列表以及其他参数
# 1.4、for循环遍历dialog 和对应的生成结果，打印出每个角色的消息以及生成的回复
二、llama2源码解读—模型/分词器/对话聊天功能—(model.py/generation.py/tokenizer.py)
2.1、源码解读(model.py文件)实现了一个Transformer模型(多头注意力机制+前馈神经网络+旋转嵌入)
源代码地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py
LLMs之LLaMA-2：源码解读(model.py文件)模块化思想实现了一个完整的Transformer模型(多头注意力机制+前馈神经网络，RMSNorm+RoPE+并行计算+缓存机制提升效率)
LLMs之LLaMA-2：源码解读(model.py文件)模块化思想实现了一个完整的Transformer模型(多头注意力机制+前馈神经网络，RMSNorm+RoPE+并行计算+缓存机制提升效率)_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客
2.2、源码解读(generation.py文件)
源代码地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/generation.py
LLMs之LLaMA-2：源码解读(generation.py文件)—Llama类实现基于预训练模型的文本生成功能(基于单轮提示实现文本补全/多轮对话生成)=build函数构建Llama实例+init函数初始化模型和词表对象+generate函数基于提示文本生成文本序列+sample_top_p辅助函数实现了控制随机性的核心采样策略top-P
LLMs之LLaMA-2：源码解读(generation.py文件)—Llama类实现基于预训练模型的文本生成功能(基于单轮提示实现文本补全/多轮对话生成)=build函数构建Llama实例+init_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客
2.3、源码解读(tokenizer.py文件)
源代码地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/tokenizer.py
LLMs之LLaMA-2：源码解读(tokenizer.py文件)基于SentencePiece库执行文本的分词和编码/解码操作—在文本生成和处理过程中，将文本字符串与token ID列表之间进行相互转换，以便与深度学习模型进行交互
LLMs之LLaMA-2：源码解读(tokenizer.py文件)基于SentencePiece库执行文本的分词和编码/解码操作—在文本生成和处理过程中，将文本字符串与token ID列表之间进行相互_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客