Llama 3.3 70B Instruct Abliterated Finetuned GPTQ Int8

🚀 huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated-finetuned-GPTQ-Int8

这是 huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated-finetuned 的GPTQ量化8位版本。

这只是GPTQ的量化测试，仅使用了一个数据集："gptqmodel is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."。 如果您需要使用自己的数据集，请联系我们：support@huihui.ai

🚀 快速开始

如何使用

本仓库包含两个版本的Llama-3.3-70B-Instruct，可与 transformers 库和原始的 llama 代码库配合使用。

使用 transformers 库

从 transformers >= 4.43.0 版本开始，您可以使用Transformers的 pipeline 抽象方法，或利用 Auto 类和 generate() 函数进行对话推理。

请确保通过 pip install --upgrade transformers 命令更新您的 transformers 库。

以下是使用Transformers的代码示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载模型和分词器
model_name = "huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated-finetuned-GPTQ-Int8"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

# 初始化对话上下文
initial_messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}
]
messages = initial_messages.copy()  # 复制初始对话上下文

# 进入对话循环
while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("User: ").strip()  # 去除首尾空格

    # 如果用户输入 '/exit'，结束对话
    if user_input.lower() == "/exit":
        print("Exiting chat.")
        break

    # 如果用户输入 '/clean'，重置对话上下文
    if user_input.lower() == "/clean":
        messages = initial_messages.copy()  # 重置对话上下文
        print("Chat history cleared. Starting a new conversation.")
        continue

    # 如果输入为空，提示用户并继续
    if not user_input:
        print("Input cannot be empty. Please enter something.")
        continue

    # 将用户输入添加到对话中
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})

    # 构建聊天模板
    text = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        tokenize=False,
        add_generation_prompt=True
    )

    # 对输入进行分词并为模型准备数据
    model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

    # 从模型生成响应
    generated_ids = model.generate(
        **model_inputs,
        max_new_tokens=8192,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
    )

    # 提取模型输出，去除特殊标记
    generated_ids = [
        output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
    ]
    response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

    # 将模型的响应添加到对话中
    messages.append({"role": "assistant", "content": response})

    # 打印模型的响应
    print(f"Response: {response}")

模型信息

额外授权提示

LLAMA 3.3 社区许可协议

Llama 3.3 版本发布日期：2024 年 12 月 6 日

“协议” 指本协议中规定的使用、复制、分发和修改 Llama 材料的条款和条件。

“文档” 指 Meta 在 https://www.llama.com/docs/overview 上分发的与 Llama 3.3 相关的规范、手册和文档。

“被许可方” 或 “您” 指您本人，或您的雇主，或任何其他个人或实体（如果您代表此类个人或实体签订本协议），且该个人或实体已达到适用法律、规则或法规要求的提供合法同意的年龄，并且如果您代表其签订本协议，该个人或实体具有约束您的雇主或其他个人或实体的合法权力。

“Llama 3.3” 指基础大语言模型、软件和算法，包括机器学习模型代码、训练好的模型权重、推理启用代码、训练启用代码、微调启用代码以及 Meta 在 https://www.llama.com/llama-downloads 上分发的上述内容的其他元素。

“Llama 材料” 指 Meta 根据本协议提供的专有 Llama 3.3 和文档（及其任何部分）的统称。

“Meta” 或 “我们” 指 Meta Platforms Ireland Limited（如果您位于欧洲经济区或瑞士，或者如果您是一个实体，您的主要营业地位于欧洲经济区或瑞士）和 Meta Platforms, Inc.（如果您位于欧洲经济区或瑞士以外）。

通过点击下方的 “我接受”，或使用或分发 Llama 材料的任何部分或元素，即表示您同意受本协议约束。

1. 许可权利和再分发
   • 权利授予：您被授予在 Meta 体现在 Llama 材料中的知识产权或其他权利下的非排他性、全球性、不可转让且免版税的有限许可，以使用、复制、分发、拷贝、创作衍生作品并对 Llama 材料进行修改。
   • 再分发和使用
     • 如果您分发或提供 Llama 材料（或其任何衍生作品），或包含其中任何内容的产品或服务（包括另一个 AI 模型），您应 (A) 随任何此类 Llama 材料提供本协议的副本；并且 (B) 在相关网站、用户界面、博客文章、关于页面或产品文档上显著显示 “Built with Llama”。如果您使用 Llama 材料或 Llama 材料的任何输出或结果来创建、训练、微调或以其他方式改进一个 AI 模型，并将其分发或提供给他人，您还应在任何此类 AI 模型名称的开头包含 “Llama”。
     • 如果您作为集成最终用户产品的一部分从被许可方处接收 Llama 材料或其任何衍生作品，则本协议第 2 条不适用于您。
     • 您必须在分发的所有 Llama 材料副本中保留以下归属声明，该声明应包含在作为此类副本一部分分发的 “Notice” 文本文件中：“Llama 3.3 已根据 Llama 3.3 社区许可获得许可，版权所有 © Meta Platforms, Inc. 保留所有权利。”
     • 您对 Llama 材料的使用必须遵守适用的法律法规（包括贸易合规法律法规），并遵守 Llama 材料的可接受使用政策（可在 https://www.llama.com/llama3_3/use-policy 上获取），该政策特此通过引用并入本协议。
2. 额外商业条款：如果在 Llama 3.3 版本发布日期，被许可方或被许可方关联方提供的产品或服务的月活跃用户在前一个日历月超过 7 亿月活跃用户，您必须向 Meta 请求许可，Meta 可自行决定是否授予您许可，并且在 Meta 明确授予您此类权利之前，您无权行使本协议下的任何权利。
3. 保修免责声明：除非适用法律要求，否则 Llama 材料及其任何输出和结果均按 “现状” 提供，不提供任何形式的保证，Meta 明确排除所有明示和暗示的保证，包括但不限于所有权、不侵权、适销性或特定用途适用性的任何保证。您独自负责确定使用或再分发 Llama 材料的适当性，并承担与您使用 Llama 材料及其任何输出和结果相关的任何风险。
4. 责任限制：在任何情况下，Meta 或其关联方均不对因本协议引起的任何利润损失或任何间接、特殊、后果性、偶然性、惩戒性或惩罚性损害承担责任，无论责任理论如何，包括合同、侵权、疏忽、产品责任或其他，即使 Meta 或其关联方已被告知任何此类损害的可能性。
5. 知识产权
   • 本协议未授予任何商标许可，并且与 Llama 材料相关，除非在描述和再分发 Llama 材料时进行合理和惯常使用所需，或如本节 5(a) 所述，Meta 和被许可方均不得使用对方或其任何关联方拥有或关联的任何名称或标记。Meta 特此授予您仅为遵守第 1.b.i 条最后一句的要求而使用 “Llama”（“标记”）的许可。您将遵守 Meta 的品牌指南（目前可在 https://about.meta.com/brand/resources/meta/company-brand/ 访问）。您使用该标记所产生的所有商誉将归 Meta 所有。
   • 鉴于 Meta 对 Llama 材料及其为 Meta 制作的衍生作品的所有权，就您制作的 Llama 材料的任何衍生作品和修改而言，在您和 Meta 之间，您是且将是此类衍生作品和修改的所有者。
   • 如果您对 Meta 或任何实体提起诉讼或其他法律程序（包括在诉讼中的交叉索赔或反诉），声称 Llama 材料或 Llama 3.3 的输出或结果，或上述任何内容的任何部分，构成侵犯您拥有或可许可的知识产权或其他权利，则本协议授予您的任何许可应自此类诉讼或索赔提起之日起终止。您将赔偿并使 Meta 免受因您使用或分发 Llama 材料而引起的或与之相关的任何第三方索赔。
6. 期限和终止：本协议的期限将自您接受本协议或访问 Llama 材料时开始，并将持续有效，直至根据本协议的条款和条件终止。如果您违反本协议的任何条款或条件，Meta 可终止本协议。本协议终止后，您应删除并停止使用 Llama 材料。第 3、4 和 7 条在本协议终止后仍然有效。
7. 适用法律和管辖权：本协议将受加利福尼亚州法律管辖并依其解释，不考虑法律选择原则，并且《联合国国际货物销售合同公约》不适用于本协议。加利福尼亚州的法院对因本协议引起的任何争议具有专属管辖权。

Llama 3.3 可接受使用政策

Meta 致力于促进其工具和功能（包括 Llama 3.3）的安全和公平使用。如果您访问或使用 Llama 3.3，即表示您同意本可接受使用政策（“政策”）。本政策的最新版本可在 https://www.llama.com/llama3_3/use-policy 上找到。

禁止使用情况 我们希望每个人都能安全、负责地使用 Llama 3.3。您同意您不会使用或允许他人使用 Llama 3.3 来：

1. 违反法律或他人权利，包括：
   • 从事、促进、生成、促成、鼓励、策划、煽动或推动非法或违法活动或内容，例如：
     • 暴力或恐怖主义
     • 对儿童的剥削或伤害，包括招揽、创建、获取或传播儿童剥削内容，或未能报告儿童性虐待材料
     • 人口贩运、剥削和性暴力
     • 向未成年人非法分发信息或材料，包括淫秽材料，或未能对此类信息或材料采用法律要求的年龄限制
     • 性招揽
     • 任何其他犯罪活动
   • 从事、促进、煽动或便利对个人或群体的骚扰、虐待、威胁或欺凌
   • 从事、促进、煽动或便利在就业、就业福利、信贷、住房、其他经济福利或其他基本商品和服务的提供方面的歧视或其他非法或有害行为
   • 从事未经授权或无执照的任何专业实践，包括但不限于金融、法律、医疗/健康或相关专业实践
   • 收集、处理、披露、生成或推断个人的私人或敏感信息，包括个人身份、健康或人口统计信息，除非您已根据适用法律获得这样做的权利
   • 从事或便利任何侵犯、盗用或以其他方式侵犯任何第三方权利的行为，或生成此类内容，包括使用 Llama 材料的任何产品或服务的输出或结果
   • 创建、生成或便利创建恶意代码、恶意软件、计算机病毒，或做任何可能禁用、使负担过重、干扰或损害网站或计算机系统的正常运行、完整性、操作或外观的事情
   • 从事任何故意规避或移除使用限制或其他安全措施的行为，或便利此类行为，或启用 Meta 禁用的功能
2. 从事、促进、煽动、便利或协助策划或开展对个人造成死亡或身体伤害风险的活动，包括与以下方面相关的 Llama 3.3 的使用：
   • 军事、战争、核工业或应用、间谍活动，用于受美国国务院维护的《国际武器贸易条例》（ITAR）或 1989 年《美国生物武器反恐法》或 1997 年《化学武器公约实施法》约束的材料或活动
   • 枪支和非法武器（包括武器开发）
   • 非法药物和受管制/受控物质
   • 关键基础设施、运输技术或重型机械的操作
   • 自我伤害或伤害他人，包括自杀、自残和饮食失调
   • 任何旨在煽动或促进暴力、虐待或对个人造成身体伤害的内容
3. 故意欺骗或误导他人，包括与以下方面相关的 Llama 3.3 的使用：
   • 生成、促进或推动欺诈或创建或促进虚假信息
   • 生成、促进或推动诽谤性内容，包括创建诽谤性声明、图像或其他内容
   • 生成、促进或进一步分发垃圾邮件
   • 在未经同意、授权或合法权利的情况下冒充他人
   • 表示 Llama 3.3 的使用或输出是人类生成的
   • 生成或便利虚假的在线互动，包括虚假评论和其他虚假在线互动方式
4. 未能向最终用户适当披露您的 AI 系统的任何已知危险
5. 与旨在生成非法内容或从事非法或有害行为的第三方工具、模型或软件进行交互，并/或表示此类工具、模型或软件的输出与 Meta 或 Llama 3.3 相关

对于 Llama 3.3 中包含的任何多模态模型，如果您是居住在欧盟的个人，或主要营业地位于欧盟的公司，则本 Llama 3.3 社区许可协议第 1(a) 条授予的权利不适用于您。此限制不适用于包含任何此类多模态模型的产品或服务的最终用户。

请通过以下方式之一报告任何违反本政策的行为、软件 “漏洞” 或其他可能导致违反本政策的问题：

• 报告模型问题：https://github.com/meta-llama/llama-models/issues
• 报告模型生成的风险内容：developers.facebook.com/llama_output_feedback
• 报告漏洞和安全问题：facebook.com/whitehat/info
• 报告违反可接受使用政策或未经授权使用 Llama 3.3 的行为：LlamaUseReport@meta.com

额外授权字段

• 名字：文本输入
• 姓氏：文本输入
• 出生日期：日期选择器
• 国家：国家选择
• 所属机构：文本输入
• 职位：
  • 类型：选择框
  • 选项：学生、研究生研究员、AI 研究员、AI 开发者/工程师、记者、其他
• 地理位置：IP 定位
• 通过点击下方的 “提交”，我接受许可条款，并确认我提供的信息将根据 Meta 隐私政策 进行收集、存储、处理和共享：复选框

额外授权描述

您提供的信息将根据 Meta 隐私政策 进行收集、存储、处理和共享。

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