马斯克开源大模型Grok-1，手把手教你如何使用

马斯克一直在指责OpenAI没有开源，终于开源自家的大模型Grok-1，也把压力给到了OpenAI

GitHub链接：https://github.com/xai-org/grok-1



居然短短一天就有29k的star！

Grok-1的模型参数：

•Parameters: 314B

•Architecture: Mixture of 8 Experts (MoE)

•Experts Utilization: 2 experts used per token

•Layers: 64

•Attention Heads: 48 for queries, 8 for keys/values

•Embedding Size: 6,144

•Tokenization: SentencePiece tokenizer with 131,072 tokens

•Additional Features: Rotary embeddings (RoPE)

•Supports activation sharding and 8-bit quantization

•Maximum Sequence Length (context): 8,192 tokens

第一步：下载模型权重

用户需要确保先下载 checkpoint，并将 ckpt-0 目录放置在 checkpoint 中。

模型权重约为 296.38 GB，如下图，要注意自己磁盘的容量



有下面两种下载方法

1.可以使用 torrent 客户端和此磁力链接下载权重

magnet:?xt=urn:btih:5f96d43576e3d386c9ba65b883210a393b68210e&tr=https%3A%2F%2Facademictorrents.com%2Fannounce.php&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.coppersurfer.tk%3A6969&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce           

2. 直接使用HuggingFace

链接 https://huggingface.co/xai-org/grok-1

HuggingFace上面有很多预训练模型（如GPT，BERT），也有很多数据集，十分强大 ，推荐大家使用

执行下面的代码

git clone https://github.com/xai-org/grok-1.git && cd grok-1pip install huggingface_hub[hf_transfer]huggingface-cli download xai-org/grok-1 --repo-type model --include ckpt-0/* --local-dir checkpoints --local-dir-use-symlinks False           

第二步：运行大模型

安装依赖环境，执行代码

pip install -r requirements.txt           

requirements.txt的文件内容：

dm_haiku==0.0.12
jax[cuda12_pip]==0.4.25 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html
numpy==1.26.4
sentencepiece==0.2.0           

然后执行代码

python run.py           

注意：硬件要求多大呢？

由于模型规模较大（314B参数），需要有足够GPU、内存的机器才能使用示例代码测试模型。

那具体需要多大呢？

这个也是提的比较多的问题，有人给出了回复，但暂时未确认

由于由于the mesh shape assertion(1, 8)，因此需要 8 个 GPU。要以本机大小运行，您可能需要 8x80GB GPU (A100 80GB / H100GB)。



详见issue：https://github.com/xai-org/grok-1/issues/62

容易出现的问题

大家遇到比较多的是下载问题，比如种子无法下载



还有硬件资源的问题，毕竟需要的gpu和内存太高了，对于个人来说成本太高了，个人没法玩了啊