Llama3.1 install AI(32)

 >You’re all set to start building with Llama 3.1, Llama Guard 3 and Prompt Guard
The models listed below are now available to you as a commercial license holder. By downloading a model, you are agreeing to the terms and conditions of the License and Acceptable Use Policy and Meta’s privacy policy.
MODELS AVAILABLE
With each model size, please find:
Pretrained weights: These are base weights that can be finetuned, domain adapted with full flexibility
Instruct weights: These weights are for the model that have been fine-tuned and aligned to follow instructions. They can be used as-is in chat applications or further finetuned and aligned for specific use cases
Pretrained:

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words in order.

Meta-Llama-3.1-8B
Meta-Llama-3.1-70B
Meta-Llama-3.1-405B
Meta-Llama-3.1-405B-MP16
Meta-Llama-3.1-405B-FP8
Fine-tuned:

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-MP16
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8

Llama-Guard-3-8B
Llama-Guard-3-8B-INT8
Prompt-Guard-86M

NOTE 405B:

Model requires significant storage and computational resources, occupying approximately 750GB of disk storage space and necessitating two nodes on MP16 for inferencing.
We are releasing multiple versions of the 405B model to accommodate its large size and facilitate multiple deployment options: MP16 (Model Parallel 16) is the full version of BF16 weights. These weights can only be served on multiple nodes using pipelined parallel inference. At minimum it would need 2 nodes of 8 GPUs to serve.
MP8 (Model Parallel 8) is also the full version of BF16 weights, but can be served on a single node with 8 GPUs by using dynamic FP8 (floating point 8) quantization. We are providing reference code for it. You can download these weights and experiment with different quantization techniques outside of what we are providing.
FP8 (Floating Point 8) is a quantized version of the weights. These weights can be served on a single node with 8 GPUs by using the static FP quantization. We have provided reference code for it as well.
HOW TO DOWNLOAD THE MODEL

Visit the Llama repository for the model on GitHub and follow the instructions in the README to run the download.sh script.When the script asks for your unique custom URL, please copy and paste one of the following URLs. (Clicking on the URL itself does not access the model):
https://github.com/meta-llama/llama-models/tree/main/models/llama3_1
https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/README.md

Specify models to download.
Please save copies of the unique custom URLs provided above, they will remain valid for 24 hours to download each model up to 5 times, and requests can be submitted multiple times. An email with the download instructions will also be sent to the email address you used to request the models.



Now you’re ready to start building with Llama 3.1, Llama Guard 3 and Prompt Guard.

HELPFUL TIPS:
Please read the instructions in the GitHub repo and use the provided code examples to understand how to best interact with the models. In particular, for the fine-tuned models you must use appropriate formatting and correct system/instruction tokens to get the best results from the model.

You can find additional information about how to responsibly deploy Llama models in our Responsible Use Guide.


IF YOU NEED TO REPORT ISSUES:

If you or any Llama user becomes aware of any violation of our license or acceptable use policies—or any bug or issues with Llama that could lead to any such violations—please report it through one of the following means:

Reporting issues with the model: https://github.com/meta-llama/llama-models
Giving feedback about potentially problematic output generated by the model: http://developers.facebook.com/llama_output_feedback
Reporting bugs and security concerns: facebook.com/whitehat/info
Reporting violations of the Acceptable Use Policy: LlamaUseReport@meta.com
Subscribe to get the latest updates on Llama 3.1 and AI at Meta.

Meta GenAI Team

   
   
 
This message was sent to nagoya.kaizen@gmail.com at your request.
Meta Platforms, Inc., Attention: Community Support, 1 Meta Way, Menlo Park, CA 94025
   
 

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ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
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脳内コンパイラの3つの危険
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心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
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NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5

全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2

小川メソッド　覚え（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327

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Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
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' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
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' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
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# 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
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数学関連記事１００
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統計(0)一覧
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
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品質一覧 
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言語・文学記事　１００
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医工連携関連記事一覧
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自動車　記事　１００
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通信記事１００
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日本語（０）一欄
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英語(0) 一覧
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転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
### 文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 　20240823
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