机器学习笔记 使用Python从头开始​​构建百万参数LLaMA

由于原始代码涉及的库和模型较为复杂，下面提供一个简化版的示例代码，用于演示如何使用Python构建一个具有百万参数的模型（例如LLaMA）的基本框架。

import torch
from transformers import LlamaModel, LlamaConfig
 
# 定义一个具有百万参数的LLaMA配置
def create_llama_config_with_million_params():
    return LlamaConfig(
        vocab_size=30000,
        n_positions=1024,
        n_ctx=1024,
        n_embd=128000,  # 百万级参数
        n_layer=32,
        n_head=16,
        # ... 其他参数配置
    )
 
# 初始化一个百万参数的LLaMA模型
def initialize_llama_model_with_million_params():
    config = create_llama_config_with_million_params()
    model = LlamaModel(config)
    return model
 
# 模型参数初始化
model = initialize_llama_model_with_million_params()
# 模型参数打印
print("模型参数数量:", sum(p.numel() for p in model.parameters()))
 
# 模型训练或者推理的代码...

这个示例代码展示了如何定义一个具有百万参数的LLaMA模型配置，并初始化该模型。在实际应用中，你需要根据LLaMA模型的具体实现来定义和初始化模型参数。注意，这个代码示例假定transformers库和LLaMA模型已经正确安装并且可以使用。