實時航班追蹤背后的技術：在線飛機追蹤器的工作原理
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我們將使用 Llama3.2 和 Llama2 生成一段文本，并比較它們的輸出。
def generate_text(model, tokenizer, prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
prompt = "人工智能的未來發展趨勢是"
# 使用 Llama2 生成文本
llama2_output = generate_text(llama2_model, llama2_tokenizer, prompt)
print("Llama2 生成的文本:")
print(llama2_output)
# 使用 Llama3.2 生成文本
llama3_output = generate_text(llama3_model, llama3_tokenizer, prompt)
print("Llama3.2 生成的文本:")
print(llama3_output)Llama3.2 支持多模態輸入，我們可以通過以下代碼示例展示如何處理圖像和文本的輸入。
from PIL import Image
import requests
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
# 加載 Llama3.2 的多模態模型
processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.2-7b-vision")
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.2-7b-vision")
# 加載圖像和文本
url = "https://example.com/image.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
text = "描述這張圖片的內容"
# 處理輸入
inputs = processor(images=image, text=text, return_tensors="pt")
# 生成描述
outputs = model.generate(**inputs)
description = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("Llama3.2 生成的圖片描述:")
print(description)Llama3.2 提供了更靈活的微調接口，我們可以通過以下代碼示例展示如何微調模型。
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# 準備訓練數據
train_dataset = ... # 你的訓練數據集
eval_dataset = ... # 你的驗證數據集
# 定義訓練參數
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
per_device_eval_batch_size=4,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir="./logs",
logging_steps=10,
)
# 定義 Trainer
trainer = Trainer(
model=llama3_model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
)
# 開始訓練
trainer.train()Llama3.2 在模型架構、訓練數據、性能和新特性方面都有顯著提升，尤其是在多模態支持和微調靈活性方面。通過本文的代碼示例，你可以輕松地在實際項目中應用 Llama3.2 和 Llama2，并根據具體需求進行調整和優化。
希望本文能幫助你更好地理解 Llama3.2 與 Llama2 的區別，并在實際開發中充分利用這些新特性。如果你有任何問題或建議，歡迎在評論區留言討論。
