（满满的坑LLAMA3使用申请被拒绝rejected）利用huggingface导入LLAMA3模型

前言

大家都知道，使用huggingface导入大模型是使用如下办法

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

我们将上述model_name换成gpt2-xl也可以导入成功，但是换成meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct就会失败。因为llama系列的模型矫情，使用需要申请。

坑

在huggingface官网上https://huggingface.co/注册一个账号。这里会碰到第一个问题，那就是这个破网站在国内进去不。我自己是买了梯子的，你要是嫌贵不舍得，那没办法了，我自己觉得还行，基本上所有网站都可以访问了。没有梯子的话，github都要看运气能不能访问。

在网站上填写好了注册信息并且提交之后，记得查看邮件，需要在邮件里确认才算真正的注册成功。

注册好了之后，点击那个models。

在搜索框输入llama

发现会返回特别特别多的结果，我们找到我们想要的，常用的有那个第一个meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct还有下面的meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct。我们随便选择一个，我这里选择第一个meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct，点击进去，进入下面界面。

上面界面大概是说，LLAMA系列的模型的使用是受限的，需要申请后使用，申请之后会给你一个类似密码的东西。以后在python代码里导入LLAMA模型的时候，密码也要作为一个函数参数，才能导入模型成功。

在上面这个界面点击那个蓝色的字，滑到底部，可以看到一个申请表格，我们进行申请。

填写好信息之后点击提交，似乎信息不一定要完全真实。

提交之后，我们可以在网站右上角用户那里查看申请状态，

如下，我们发现还在等待状态。

我没过多久就被拒绝了，

回到那个meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct界面，也发现那个红色的字，

也就是说我的申请被拒绝了。

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

这到底他妈的是怎么回事呢？我在网站https://huggingface.co/meta-llama/Llama-Guard-3-8B/discussions/13里面查看到，似乎中国和俄罗斯是被区别对待的，所以我们国家不要填写中国。对于LLAMA系列模型的使用申请，很多人都失败了，网上有一堆人吐槽的，比如https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B/discussions/124。

后面我又注册了两个账号，还是失败了。

第一次账号填的是中国，名字是中国名字的拼音，所属机构是乱写的公司。

第二次账号填的是加拿大，名字是外国名字，所属机构是多伦多大学。

第三次账号填的是香港，名字是中国名字的拼音（乱写的中国名字，但是和账号一致），所属机构是香港大学。这次写香港是因为我的那个梯子好像用的是香港的IP。

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后续

已经转向使用qwen模型了，咱国产的，不需要申请，也没有国家地域歧视！不再使用llama！看了一下qwen下载量，比llama高多了，而且听说性能也很好，越来越成为各家大模型对比时的基线模型。

上个月下载量1500万，而下面的llama下载量500万，被爆杀了。

家人们，大家都用qwen，势必让固步自封的llama付出代价。