Llama 2的开源框架使用手册如下：
1. 安装Llama 2：首先，您需要从或GitHub上获取Llama 2的源代码。然后，按照官方提供的指南进行安装。这可能涉及到下载和安装特定版本的Python，以及安装一些依赖项。
2. 了解Llama 2的架构：Llama 2使用标准的Transformer架构，其中包括预归一化、SwiGLU激活函数和旋转位置嵌入等组件。
3. 训练模型：在训练模型之前，您需要准备训练数据。然后，使用预训练设置和模型架构进行训练。Meta使用AdamW优化器进行训练，其中β_1=0.9，β_2=0.95，eps=10−5。同时使用余弦学习率计划（预热2000步），并将最终学习率衰减到峰值学习率的10%。
4. 微调模型：对于特定任务，您可能需要对模型进行微调。这通常涉及到使用监督微调或强化学习人类反馈进行优化。Llama 2-Chat通过监督微调和强化学习人类反馈进行了优化。
5. 使用模型：一旦模型训练完毕，您就可以使用它来理解自然语言并生成相应的回复了。这可以通过调用模型的API或使用Python代码实现。源代码下载开源社区
6. 注意版权问题：根据Llama 2的使用条款，日活大于7亿的产品需要单独申请商用权限，不得使用Llama材料或Llama材料的任何输出或结果来改进任何其他大型语言模型。
请注意，本回答中的信息仅是摘要，具体使用手册的内容可能会根据Llama 2的版本和文档有所不同。建议您参考官方文档以获取最准确和最新的信息。

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