今天,我们很高兴地宣布,Meta Llama 3 基础模型可通过 Amazon SageMaker JumpStart 进行部署和推理运行。Llama 3 模型是一系列预训练和微调的生成式文本模型。在本文中,我们将介绍如何通过 Amazon SageMaker JumpStart 发现和部署 Llama 3 模型。Meta Llama 3 是什么?Llama 3 有两种参数尺寸——8B 和 70B,上下文长度为 8K ——可支持广泛的使用案例,在推理、代码生成和指令执行方面有所改进。Llama 3 采用了仅解码器的 transformer 架构和新的 tokenizer,提供了 128K 大小的改进模型性能。另外,Meta 改进了后训练程序,大幅降低了错误拒绝率,提高了对齐性,增加了模型响应的多样性。您现在可以通过 Amazon SageMaker 的功能(如 Amazon SageMaker Pipelines、SageMaker Debugger 或容器日志)来获得 Llama 3 性能和 MLOps 控制的组合优势。此外,该模型将在您的 VPC 控制下的亚马逊云科技安全环
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