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:github.com/xai-org/gro...





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

perl 复制代码
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
  1. 直接使用HuggingFace

链接 huggingface.co/xai-org/gro...

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

bash 复制代码
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

复制代码
pip install -r requirements.txt

requirements.txt的文件内容:

ini 复制代码
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

arduino 复制代码
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:github.com/xai-org/gro...

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



相关推荐
IT_陈寒29 分钟前
Redis内存爆了,原来我漏掉了这个致命配置
前端·人工智能·后端
用户3521802454752 小时前
🎆从 Prompt 到 Skill:让 Spring AI Agent 学会"装新技能"
人工智能·spring boot·ai编程
米小虾3 小时前
手把手教你搭建第一个生产级AI Agent:从选型到实战的完整指南
人工智能·agent
任沫3 小时前
Agent之Function Call
javascript·人工智能·go
米小虾3 小时前
2026年AI Agent全面爆发:从开源生态到企业级应用的进化之路
人工智能·agent
用户6919026813393 小时前
Vibe Coding 开发项目的基本范式
人工智能·设计模式·代码规范
To_OC3 小时前
别再跟 AI 死磕 prompt 了,我写了个 Loop 让它自己改到满意为止
人工智能·aigc·agent
血小溅4 小时前
三大 AI 编码框架深度对比:GSD vs OpenSpec vs Superpowers
人工智能·后端
武子康7 小时前
调查研究-186 LangChain 和 LangGraph 的区别:从快速构建 Agent 到生产级工作流编排
人工智能·langchain·llm
武子康8 小时前
调查研究-185 CodeGraph 调研:给 AI 编程 Agent 一张代码库地图,少一点反复 grep(2026)
人工智能·openai·claude