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1.llama 2和llama1的diff，是最好的技术学习资料，尤其是sft和rlhf上。 之前llama1在sft和rlhf上的发力不多，现在2代模型的技术细节和实验都变得更丰富了。 2.llama 1代是曾经最好的开源大模. 二、最常见的 4 个原因（按概率排序） 1️⃣ hugging face 访问失败（命中率最高） lm studio 的模型来源： 👉 hugging face 只要 hf 有问题，就会这样： 网络被墙 / dns 问题 vpn/代理异常 公司网络限. 三个可能原因，一是 deepseek v3没有自己的小模型；二是v2或2.5的小尺寸模型不如llama和 qwen 同级别尺寸的性能。 ；三是蒸馏后的模型，llama和qwen有更好的部署生态。
想要快速玩起来 llama 分三步： 下载模型文件 使用 docker 准备运行环境 运行它，开玩 我们先来进行第一步操作，下载模型文件。 下载 llama 模型文件 网上随处可见的下载地址就不再赘述（比如 官.
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