将Llama2-Chinese-7b-Chat.7z压缩文件下载到本地放入models文件夹内,解压文件,然后在浏览器地址栏里打开http://127.0.0.1:7860/,点击页面顶部model选项卡,点击model后面刷新按钮,点击下拉列表选择模型,点击load按钮载入模型,如果出现提示memory相关错误就是爆显存了,可勾选load-in-4bit重新点击load按钮,提示“Successfu...
1、一个Ubuntu环境(本教程基于Ubuntu20 LTS版操作) 2、确保你的环境可以连接GitHub 3、建议至少60GB以上存储空间(用于存放模型文件等) 4、建议不低于6GB内存(仅限7B_q4k量化模型) 三、开始部署 1、配置系统 输入下列命令升级和安装所需依赖 sudoapt updatesudoapt-getinstallgccg++ python3 python3-pip #安装pyt...
D:\llama\llama.cpp\bin\quantize.exe ./zh-models/7B/ggml-model-f16.bin ./zh-models/7B/ggml-model-q4_0.bin 2 (quantize.exe文件在bin目录内, 自行根据路径更改) 到这就已经量化好了! 2.3 启动模型 可以进行部署看看效果了, 部署的话如果你电脑配置好的可以选择部署f16的,否则就部署f4 D:\llama\...
一、text generation webui 下部署chinese llama2 1. 安装text generation webui (懒人一键安装看3) GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models. Supports transformers, GPTQ, llama.cpp (ggml), Llama models. 一个通用的text2text LLMs的web ui 框架 Its goa...
中文大语言模型Llama-2 7B(或13B)是近期备受关注的自然语言处理技术,广泛应用于文本生成、问答系统、机器翻译等领域。为了更好地满足国内用户的需求,本文将指导您在国内云服务器上完成Llama-2 7B(或13B)的本地化部署,让您轻松享受中文大语言模型带来的便利。一、硬件环境准备为了顺利部署Llama-2 7B(或13B),您需要...
本地部署LaMA-中文LoRA是一种将LoRA网络与本地计算机网络集成的方法。它允许用户在局域网(LAN)或广域网(WAN)上部署和管理LoRA网络,而无需依赖互联网连接。这种部署方式为用户提供了更大的灵活性和控制力,因为用户可以在本地管理和监控他们的LoRA设备和网络。下面是本地部署LaMA-中文LoRA的关键步骤: 硬件准备:在...
2 部署oobabooga(欧巴咕嘎) 可操作大模型训练的ui界面 操作界面(这个是类似操作的ui界面,可以训练模型) https://github.com/oobabooga/text-generation-webui start_windows.bat 启动 注意:如果发现缺少包,需要cmd_windows.bat打开进入自带的虚拟环境安装包 ...
2.这里略过了python、cuda、pytorch等环境工具下载，自行下载即可啦！网上一大堆教程，难不倒你的~三、使用llama.cpp量化部署 A.编译llama.cpp 解压刚刚下载的：w64devkit-1.19.0 ，然后运行w64devkit.exe，然后使用cd命令访问该llama.cpp文件夹。win+R键，“cmd”cd/llama.cpp文件夹所在目录 回车，输入 make ...
Llama2 text-generation-webui智能聊天机器人程序中文版本地安装和云端部署教程图文教程:https://dyss.top/1135