docker tag {本地镜像名}http://uhub.service.ucloud.cn/{已创建镜像仓库}/{镜像}:tag 3. 最后,将云主机镜像推到Uhub中 docker pushhttp://uhub.service.ucloud.cn/{已创建镜像仓库}/{镜像}:tag 3.3 配置UK8S集群 1. 创建UFS文件系统并挂载 (https://docs.ucloud.cn/ufs/ufs_guide/create) 2. 创...
当然了,我也用到了docker image(e.g.,winglian/axolotl:main-py3.10-cu118-2.0.1),租用的机器上所有的软件也都安装好了,我只需要打开即可。 当机器打开,我只需要用ssh进入然后run: $ huggingface-cli login --token hf_MY_HUGGINGFACE_TOKEN_WITH_WRITE_ACCESS $ wandb login MY_WANDB_API_KEY $ ...
3. 创建Docker Compose文件 在项目的根目录下创建一个名为docker-compose.yml的文件,并添加以下内容: version:'3'services:llama2:image:llama2:latestports:-8080:8080volumes:-./config:/app/config 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 上述配置中,将Llama2的Docker镜像命名为llama2,并将主机的8080端口映射到...
您可以在Llama2的GitHub仓库中找到这个文件: gitclonecdllama2-docker 1. 2. 编辑Docker Compose文件 Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用的工具。我们需要编辑Docker Compose文件以配置Llama2服务。 打开docker-compose.yml文件,您将看到以下内容: version:'3'services: llama2: image: llama2 ports:...
是主机上LLAMA 2服务器的端口号, 是容器内LLAMA 2服务器的端口号, 是容器的名称, 是刚才创建的LLAMA 2的Docker镜像名称。例如,如果要在主机上的端口80上运行LLAMA 2服务器,可以使用以下命令: docker run -p 80:80 --name llama2 -d <image_name> 在容器运行后,可以通过以下命令来查看容器的运行状态: dock...
<image_id>:要创建容器的镜像ID,可通过docker images查看 /bin/bash:进入容器后执行的命令,默认进入控制台 在Ascend上使用的镜像信息为:ascendhub.huawei.com/public-ascendhub/all-in-one 完成容器创建后可以通过npu-smi info命令查看NPU状态是否正常,若NPU正常挂载,则会输出NPU的数量、状态等基本信息。
LLama2: 使用 FastAPI、Celery、Redis 和 Docker 构建可扩展的聊天机器人www.icnma.com/llama2-fastapi-celery-redis-docker-chatbot/ 本文介绍如何使用 Llama 2 和 FastAPI、Redis 和 Celery 构建基于大模型对话的应用程序,将介绍这些概念以及它们如何协同工作的。
Docker llama.cpp支持多个BLAS后端以实现更快的处理。其中包括: OpenBLAS:用于在CPU上实现高速矩阵操作的库 cuBLAS:用于在NVIDIA GPU上实现高速矩阵操作的库 CLBlast:用于在OpenCL上实现高速矩阵操作的库 首先,我将在一台装有16GB RAM的 Nvidia Jetson板上检查推理结果。我将使用cuBLAS,这似乎是最快的。
python-mllama_cpp.server--modelmodels/llama-2-7b.Q4_0.gguf--n_gpu_layers1 Ollama 官网https://ollama.ai/github https://github.com/jmorganca/ollamadocker https://ollama.ai/blog/ollama-is-now-available-as-an-official-docker-image ...
如果构建 docker image 过程遇到了问题,也可以直接 pull 笔者构建好的 vllm (v0.1.2) 镜像: docker pull kevinng77/vllm 快速开始 除了安装 vllm 外,我们需要 vllm 官方 github 上的一些测试代码: git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git docker run -it --runtime=nvidia --gpus=...