Non-engineers guide: Train a LLaMA 2 chatbot
Hugging Face Blog978d agoTutorial本指南專為非工程師設計，介紹如何使用 Hugging Face AutoTrain 無程式碼平台微調 Meta 的 LLaMA 2 模型。讀者只需準備好對話資料集並上傳，即可在雲端自動完成訓練，並能一鍵部署至 Hugging Face Spaces 進行測試。這極大地降低了客製化 AI 的門檻，適合創作者與中小企業快速上手。
A guide to prompting Llama 2
Replicate Blog1023d agoTutorial本指南由 Replicate 團隊撰寫，深入解析 Llama 2 的官方提示詞（Prompt）格式。文章詳細說明了如何使用 `[INST]`、`<<SYS>>` 等特殊標記來結構化系統提示詞與用戶指令。遵循此標準模板能有效避免模型輸出混亂或不聽從指令的問題，是開發者部署與微調 Llama 2 的必讀基礎教學。
Run Llama 2 with an API
Replicate Blog1041d agoTutorialReplicate 宣布支援 Meta 的開源大語言模型 Llama 2。開發者現在無需自行管理繁雜的 GPU 基礎設施，只需透過 Replicate 提供的 API，用一行程式碼就能在雲端快速呼叫並運行 Llama 2。這大幅降低了開源模型的使用門檻，讓開發者能更輕鬆地將其整合至應用中。
A comprehensive guide to running Llama 2 locally★ 70
Replicate Blog1046d agoTutorial本指南為開發者與 AI 愛好者提供在各種平台上本地運行 Llama 2 的實用方法。內容涵蓋適合 Mac 用戶的 Ollama、跨平台的 llama.cpp、圖形介面的 LM Studio，以及能在手機上運行 Llama 2 的 MLC LLM。透過這些工具，使用者無需依賴雲端 API 即可保護隱私並降低成本。
Fine-tune Llama 2 on Replicate
Replicate Blog1048d agoTutorialReplicate 宣布支援 Llama 2（包含 7B、13B 與 70B）的微調服務。開發者只需準備 JSONL 格式的訓練資料，即可透過 Replicate API 在 A100 GPU 上進行高效訓練。微調完成後，模型會自動部署為私有的 API 端點，方便直接整合至應用程式中，大幅降低了開源大模型微調與部署的門檻。
What happened with Llama 2 in the last 24 hours? 🦙★ 80
Replicate Blog1049d agoReleaseMeta 推出新一代開源大語言模型 Llama 2（包含 7B、13B、70B 參數版本）後，在 AI 社群引發連鎖反應。Replicate 在第一時間託管了這些模型並提供 API 服務。本文彙整了發布後 24 小時內，包含雲端部署、API 呼叫及社群生態的最新進展，展現開源 AI 領域的驚人迭代速度。