Chinese-LLaMA-Alpaca-3

让 Llama 3 更懂中文，开箱即用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 167 🐛 待处理 2 👀 关注 19

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1978

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源模型，基于Meta Llama 3开发，Apache-2.0许可证，可免费下载使用，无在线服务。

项目预览

Chinese-LLaMA-Alpaca-3 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型

开发团队ymcui

GitHubhttps://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源模型，基于Meta Llama 3开发，Apache-2.0许可证，可免费下载使用，无在线服务。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型alpaca,large-language-models,llama,llama-2,llama-3,llama3,llm,nlp

GitHub 星标★ 1978

上线时间2023-11-09 00:00:00

代码更新2026-04-19

仓库体积1.6 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数9

项目介绍

Chinese-LLaMA-Alpaca-3 是基于 Meta Llama 3 开发的中文大语言模型项目，旨在解决 Llama 3 在中文场景下表现不佳的问题。项目通过扩充中文词表、增量预训练和指令微调，使 Llama 3 更好地理解和生成中文。核心能力包括提供不同规模（如 8B）的基座模型和对话模型，支持量化部署、LoRA 微调，并开源训练脚本和推理代码。项目为中文 NLP 研究和应用提供了高性能、低门槛的模型底座，适用于文本生成、对话系统、知识问答等任务。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1978

技术标签

alpaca large-language-models llama llama3 llm

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 30 分钟部署方式：模型权重 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（项目开发语言为 Python，README 未给出具体版本要求）
能够访问 Hugging Face（hfl）或 ModelScope（ChineseAlpacaGroup）下载模型权重
一张可用 GPU 可加速推理，CPU 也能通过 llama.cpp 等工具运行
阅读项目 Wiki 中的对应部署教程（README 只给出教程链接）

安装与启动步骤

1获取项目仓库

克隆 Chinese-LLaMA-Alpaca-3 仓库到本地，用于查看脚本和文档。README 未给出安装依赖的具体命令，需以仓库内说明为准。
```
git clone https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3.git
cd Chinese-LLaMA-Alpaca-3
```
2下载中文模型权重

从 Hugging Face 的 hfl 主页或 ModelScope 的 ChineseAlpacaGroup 主页下载中文 Llama-3 基座模型或 Instruct 指令模型。README 没有给出具体下载命令。
3选择部署工具

README 表格列出 llama.cpp、transformers、仿 OpenAI API、text-generation-webui、LM Studio、Ollama 六种方式，按 CPU/GPU、量化、GUI、API 需求挑选。
4按 Wiki 教程部署

每种工具在 README 中都对应一篇 Wiki 教程链接，需打开对应教程按其步骤完成安装与配置，README 正文本身未给出安装命令。
5验证推理效果

可用 README 提供的在线 Demo 先体验效果，再在本地发一句中文提问，确认模型能正常返回中文回答。