前言

大家都知道，使用huggingface導入大模型是使用如下辦法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"#要導入的大模型名稱。model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,torch_dtype="auto",device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

我們將上述model_name換成gpt2-xl也可以導入成功，但是換成meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct就會失敗。因為llama系列的模型矯情，使用需要申請。

坑

在huggingface官網上https://huggingface.co/注冊一個賬號。這里會碰到第一個問題，那就是這個破網站在國內進去不。我自己是買了梯子的，你要是嫌貴不舍得，那沒辦法了，我自己覺得還行，基本上所有網站都可以訪問了。沒有梯子的話，github都要看運氣能不能訪問。

在網站上填寫好了注冊信息并且提交之后，記得查看郵件，需要在郵件里確認才算真正的注冊成功。

注冊好了之后，點擊那個models。

在搜索框輸入llama

發現會返回特別特別多的結果，我們找到我們想要的，常用的有那個第一個meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct還有下面的meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct。我們隨便選擇一個，我這里選擇第一個meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct，點擊進去，進入下面界面。

上面界面大概是說，LLAMA系列的模型的使用是受限的，需要申請后使用，申請之后會給你一個類似密碼的東西。以后在python代碼里導入LLAMA模型的時候，密碼也要作為一個函數參數，才能導入模型成功。

在上面這個界面點擊那個藍色的字，滑到底部，可以看到一個申請表格，我們進行申請。

填寫好信息之后點擊提交，似乎信息不一定要完全真實。

提交之后，我們可以在網站右上角用戶那里查看申請狀態，

如下，我們發現還在等待狀態。

我沒過多久就被拒絕了，

回到那個meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct界面，也發現那個紅色的字，

也就是說我的申請被拒絕了。

Your request to access this repo has been rejected by the repo’s authors.

這到底他媽的是怎么回事呢？我在網站https://huggingface.co/meta-llama/Llama-Guard-3-8B/discussions/13里面查看到，似乎中國和俄羅斯是被區別對待的，所以我們國家不要填寫中國。對于LLAMA系列模型的使用申請，很多人都失敗了，網上有一堆人吐槽的，比如https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B/discussions/124。

后面我又注冊了兩個賬號，還是失敗了。

第一次賬號填的是中國，名字是中國名字的拼音，所屬機構是亂寫的公司。

第二次賬號填的是加拿大，名字是外國名字，所屬機構是多倫多大學。

第三次賬號填的是香港，名字是中國名字的拼音（亂寫的中國名字，但是和賬號一致），所屬機構是香港大學。這次寫香港是因為我的那個梯子好像用的是香港的IP。

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后續

已經轉向使用qwen模型了，咱國產的，不需要申請，也沒有國家地域歧視！不再使用llama！看了一下qwen下載量，比llama高多了，而且聽說性能也很好，越來越成為各家大模型對比時的基線模型。

上個月下載量1500萬，而下面的llama下載量500萬，被爆殺了。

家人們，大家都用qwen，勢必讓固步自封的llama付出代價。