在这篇博客中，Meta 探讨了使用 Llama 2 的五个步骤，以便使用者在自己的项目中充分利用 Llama 2 的优势。同时详细介绍 Llama 2 的关键概念、设置方法、可用资源，并提供一步步设置和运行 Llama 2 的流程。

Meta 开源的 Llama 2 包括模型权重和初始代码，参数范围从 7B 到 70B。Llama 2 的训练数据比 Llama 多了 40%，上下文长度也多一倍，并且 Llama 2 在公开的在线数据源上进行了预训练。

Llama2 参数说明图

Llama2 流程说明图

在推理、编码、熟练程度和知识测试等多项外部基准测试中，Llama 2 的表现均优于其他开放式语言模型。Llama 2 可免费用于研究和商业用途。

下一节中将介绍使用 Llama 2 的 5 个步骤。在本地设置 Llama 2 有多种方法，本文讨论其中一种方法，它能让你轻松设置并快速开始使用 Llama。

开始使用 Llama2

步骤 1：前置条件和依赖项

本文将使用 Python 编写脚本来设置并运行 pipeline 任务，并使用 Hugging Face 提供的 Transformer 模型和加速库。

pip install transformers
pip install accelerate