--- ## **弃用说明** 感谢您使用 Llama 模型进行开发。作为 Llama 3.1 版本的一部分，我们整合了 GitHub 存储库，并添加了一些额外的存储库，因为我们将 Llama 的功能扩展为 e2e Llama Stack。请继续使用以下存储库： - [llama-models](https://github.com/meta-llama/llama-models) - 基础模型的中央存储库，包括基本实用程序、模型卡、许可证和使用政策 - [PurpleLlama](https://github.com/meta-llama/PurpleLlama) - Llama Stack 的关键组件，专注于安全风险和推理时间缓解 - [llama-toolchain](https://github.com/meta-llama/llama-toolchain) - 模型开发（推理/微调/安全防护/合成数据生成）接口和规范实现 - [llama-agentic-system](https://github.com/meta-llama/llama-agentic-system) - E2E独立的Llama Stack系统，以及固定的底层接口，可以创建代理应用程序 - [llama-cookbook](https://github.com/meta-llama/llama-recipes) - 社区驱动的脚本和集成 如果您有任何疑问，请随时就上述任何存储库提出问题，我们将尽力及时回复。 谢谢你！ #（已弃用）Meta Llama 3 我们正在释放大型语言模型的力量。我们最新版本的 Llama 现在可供个人、创作者、研究人员和各种规模的企业使用，以便他们能够负责任地实验、创新和扩展他们的想法。 此版本包括预训练和指令调整的 Llama 3 语言模型的模型权重和起始代码 - 包括 8B 到 70B 参数的大小。 该存储库是加载 Llama 3 模型和运行推理的最小示例。有关更详细的示例，请参阅 [llama-cookbook](https://github.com/facebookresearch/llama-recipes/)。 ## 下载 要下载模型权重和分词器，请访问 [Meta Llama 网站](https://llama.meta.com/llama-downloads/) 并接受我们的许可证。 一旦您的请求获得批准，您将通过电子邮件收到签名的 URL。然后，运行 download.sh 脚本，并在提示开始下载时传递提供的 URL。 先决条件：确保安装了“wget”和“md5sum”。然后运行脚本：`./download.sh`。 请记住，链接将在 24 小时和一定下载量后过期。如果您开始看到“403：禁止”等错误，您可以随时重新请求链接。 ### 获得拥抱脸 我们还提供[Hugging Face](https://huggingface.co/meta-llama)的下载