Présentation du modèle Llama

Le modèle Llama (Large Language Model Meta AI) est une série de modèles de langage open source développée par Meta, conçue pour offrir une base performante et évolutive aux chercheurs et développeurs, stimulant ainsi la recherche ouverte en intelligence artificielle.

Caractéristiques clés

Dévoilé initialement en février 2023, Llama est open source mais restreint à un usage non commercial et à des fins de recherche, avec un accès soumis à demande.

Plusieurs variantes sont disponibles, allant de 7 milliards (7B) à 650 millairds (650B) de paramètres :

• Llama-7B : 7 milliards de paramètres
• Llama-13B : 13 milliards de paramètres
• Llama-30B : 30 milliards de paramètres
• Llama-65B : 650 milliards de paramètres

Téléchargement des poids du modèle

Approche 1 : Via le portail officiel de Meta

Commencez par visiter le site officiel de Meta et sélectionnez "Download models".

Remplissez le formulaire requis en cochant les modèles désirés.

Conseil : Pour minimiser les restrictions, choisissez une localisation comme les États-Unis.

Soumettez la requête ; une redirection et un e-mail de confirmation seront envoyés.

Préparez votre environnement avec l'installation suivante :

pip install llama-stack

Listez les modèles accessibles :

llama model list

Cette commande affichera les options disponibles.

Résolution d'erreurs : Si "llama: command not found" apparaît, vérifiez que votre version de Python est au moins 3.10. Mettez à jour Python si nécessaire.

Pour télécharger un modèle spécifique, exécutez en remplaçant CODE_MODELE par l'identifiant correspondant :

llama model download --source meta --model-id CODE_MODELE

Une invite demandera une URL ; collez celle très longue reçue par e-mail. Évitez les liens directs de la page web pour prévenir les échecs.

En cas de succès, le téléchargement démarre et le modèle devient utilisable.

Contournements pour les problèmes courants

Une erreur 403 Forbidden peut indiquer des limitations réseau. Solutions possibles :

• Refaites la demande avec un nouveau lien.
• Utilisez un réseau amélioré, par exemple via un proxy.

Pour inspecter et configurer les proxys :

echo $http_proxy
echo $https_proxy

Configuration temporaire :

export https_proxy=adresse_du_proxy

Pour supprimer :

unset https_proxy

Si les difficultés persistent, consultez les problèmes documentés sur le site officiel pour des ajustements.

Approche 2 : Par Hugging Face

Cette méthode sera détaillée ultérieurement.