Llama 3 权重下载完整指南：官方脚本与 Hugging Face 双渠道实操

Llama 3 权重下载完整指南：官方脚本与 Hugging Face 双渠道实操

【免费下载链接】llama3The official Meta Llama 3 GitHub site项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama3

部署 Llama 3 的第一步是拿到模型权重。Meta 官方仓库提供了下载脚本与推理示例代码，但权重本体不在仓库内，需要通过官方邮件链接或 Hugging Face 完成 Llama 3 模型下载。本文从权限申请、脚本配置到文件校验走一遍完整流程，帮你在本地跑通第一次推理。

Llama 3 仓库速览

Meta Llama 3 官方仓库包含 8B 与 70B 两个规格、预训练与指令微调共四种模型的加载代码与示例。与下载直接相关的文件如下：

动手前先选对下载渠道

两条渠道都能拿到可用的权重，但前置条件和产物格式不同，建议先对照下表确定走哪条路：

简单原则：要和本仓库代码配套部署选官方脚本，只想快速拉权重做实验选 Hugging Face。

渠道一：官方 download.sh 逐步指引

环境准备：访问权限、工具与磁盘空间

先到 Meta Llama 官网提交下载申请，审核通过后邮件会附带一个 Presigned URL，这是脚本唯一的下载凭证。然后确认本机已安装 wget 和 md5sum，并预留磁盘：8B 系列至少 20GB，70B 系列至少 140GB。

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama3 cd llama3

运行脚本与交互式配置

进入仓库根目录执行：

bash download.sh

脚本会依次提示输入邮箱中的 URL，以及要下载的模型列表（可选 8B、8B-instruct、70B、70B-instruct，多个用逗号分隔，直接回车则全部下载）：

Enter the URL from email: https://... Enter the list of models: 8B-instruct

注意 URL 必须从邮件正文手动复制，不要使用浏览器的"复制链接"功能。

脚本内置的完整性校验机制

每下载完一个模型，脚本会自动执行 MD5 校验（arm64 系统使用 md5 命令）：

cd Meta-Llama-3-8B-Instruct md5sum -c checklist.chk

输出FAILED时，说明该文件传输中断或损坏。删除对应模型目录中的 .pth 文件后重新运行脚本即可，wget 支持断点续传，已完成的分片不会重复下载。

渠道二：Hugging Face 快速接入

登录与权限获取

打开目标模型页面（如 meta-llama/Llama-3-8B-Instruct），阅读并接受许可协议；申请通过后即可访问全部 Llama 3 模型。本地环境安装依赖并完成登录：

pip install huggingface_hub huggingface-cli login

按提示粘贴访问令牌。

用 snapshot_download 拉取模型

用 Python 接口把模型拉到本地目录，可按需过滤不需要的文件：

from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download( repo_id="meta-llama/Llama-3-8B-Instruct", local_dir="./Meta-Llama-3-8B-Instruct", ignore_patterns=["*.safetensors"] )

若要走 transformers 推理，可不下载原生物件，直接由 pipeline 拉取 safetensors 格式并自动缓存。

下载后的验证与排错

文件校验分三层做，由粗到细：

1. MD5 校验：官方脚本已自动执行；HF 渠道下载的文件若来自 original 目录，同样可用md5sum -c checklist.chk复验。
2. 参数核对：打开模型目录下的 params.json，8B 模型的四个关键值应为：

{ "dim": 4096, "n_layers": 32, "n_heads": 32, "vocab_size": 128256 }

3. 跑通示例程序：权重正确与否最终以能否推理为准。

torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \ --ckpt_dir Meta-Llama-3-8B-Instruct/ \ --tokenizer_path Meta-Llama-3-8B-Instruct/tokenizer.model \ --max_seq_len 512 --max_batch_size 6

常见问题速查：

结尾：合规提示与下一步

开始使用权重前，请通读 USE_POLICY.md 与 LICENSE：模型不得用于军事、医疗等政策禁止的敏感领域，商用需符合许可条款。

接下来可以立即做两件事：

1. 运行上文示例命令，确认本地推理链路通畅；
2. 阅读 MODEL_CARD.md，了解该模型的能力边界与已知的安全局限，再决定是否接入业务。

完成以上两步，你的 Llama 3 本地部署就算正式起步了。🚀

【免费下载链接】llama3The official Meta Llama 3 GitHub site项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama3