python 调用 llama

在Python中调用LLAMA模型需要使用transformers库，它提供了对多种预训练语言模型的接口。以下是一个简单的例子，展示如何在Python中加载和调用LLAMA模型。

首先，确保安装了transformers库：

pip install transformers

然后，你可以使用以下代码来加载和使用LLAMA模型：

from transformers import LlamaModel, LlamaConfig
 
# 创建LLAMA配置对象
config = LlamaConfig()
 
# 加载预训练的LLAMA模型
# 注意：需要你事先下载好模型文件，例如："llama-decoder-7b"
model = LlamaModel.from_pretrained("llama-decoder-7b", config=config)
 
# 使用模型进行推理（例如，生成文本）
# 这里是一个简单的示例，实际使用时需要根据LLAMAModel的API文档来构造输入
inputs = {
    "input_ids": ...,  # 输入的token IDs
    "attention_mask": ...,  # 注意力掩码
    "encoder_hidden_states": ...,  # 编码器的隐藏状态，如果使用的是生成模型的话
    "encoder_attention_mask": ...  # 编码器的注意力掩码
}
 
# 模型前向传播
outputs = model(**inputs)
 
# 处理输出
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

请注意，上述代码中的inputs需要根据LLAMA模型的具体需求进行填充。LLAMA模型需要一个文本编码器和一个生成模型，因此你需要提供编码器的输出和相应的注意力掩码，以便模型可以正确地进行输入和生成文本。

在实际使用时，你需要根据你的具体需求和LLAMA模型的接口文档来准备输入数据和处理输出。如果你想要进行文本生成，你可能还需要使用LLAMA的解码器部分，并且可能需要一些特定的解码逻辑来生成符合语言规律的文本。