(三)安装CUDA 当前GPU驱动是2024年6月,对应的CUDA为12.4。到官网查看并下载ubuntu CUDA,选择12.4.1。CUDA Toolkit Archive 选择CUDA版本 下载ubuntu CUDA v12.4.1 下载、安装: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run sudo sh cuda_...
硬件需求Nvidia GPU(建议 8GB 以上显存)当前 UP 使用的设备Nvidia RTX 3060 12GP106 6G环境搭建Python 版本:3.11.0CUDA 工具链:NVCC (Cuda Toolkit) Build cuda_12.8.r12.8/compiler.35404655_0安装 PyTorch在…
默认情况下,这会下载并运行8B(80亿参数)版本的Llama3模型。如果您需要更大的模型(如70B),可以执行ollama run llama3:70b。 2. 手动部署(进阶) 如果您希望更深入地了解模型部署的每一个细节,或者需要自定义安装,可以手动部署Llama3。这通常涉及以下步骤: 安装CUDA和PyTorch:确保您的GPU支持CUDA,并安装相应版本的...
LLMs之LLaMA3:基于Colab平台(采用T4 GPU+至少37G)采用中文语料数据利用unsloth框架(速度更快/量化功能)并采用LoRA进行微调LLaMA-3-8b(合并原始模型和LoRA模型)同时进行4位量化(16位的hf格式→16位的gguf格式→4位的gguf格式)最后将模型导出到本地 LLMs之LLaMA3:基于GPT4ALL框架对LLaMA-3实现模型部署并推理—...
3. 4. Then start the service: sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable ollama 1. 2. Install CUDA drivers (optional(可选) – for Nvidia GPUs) Download and installCUDA.网址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Verify that the drivers are installed by running the following...
1.cuda的选择与安装 1.打开NVIDIA控制面板>>>系统信息>>>组件 就这个: 可以看到我的是nvduda64.dll NVIDIA cuda 12.6.41 driver 2.进官网,选择相应的cuda,选择版本应该=<自己的版本NVIDIA cuda 12.6.41 driver:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer ...
由于Llama3模型默认可能不具备很好的中文处理能力,您可以通过微调来提升其中文能力。 1. 准备数据集 选择一个适合中文微调的数据集,如LLaMA-Factory提供的alpaca_data_zh_51k数据集。 2. 编写微调脚本 在LLaMA-Factory目录下,编写一个用于微调的脚本。例如,使用LoRA方法进行高效微调: #!/bin/bash export CUDA_DEVIC...
选择LLAMA3镜像:在共享GPU平台的镜像市场中,选择已上线的LLAMA3镜像(如Llama3-8B-Instruct-Chinese镜像)。一键配置即可快速部署模型开发环境,无需手动安装CUDA等复杂环境。 克隆LLaMA-Factory项目:在云主机上,使用Git命令克隆LLaMA-Factory项目到本地目录。LLaMA-Factory是一个专为LLAMA系列模型设计的环境搭建和微调工具,...
Llama3和通义千问的本地部署均涉及一系列技术步骤，主要包括准备环境、下载模型、配置服务以及测试验证等环节。以下是针对两者本地部署的简要说明：Llama3的本地部署： 环境准备：需要安装Docker Desktop，并配置好兼容的Docker环境，包括选择合适的基础镜像、安装CUDA Toolkit以及确保GPU资源充足。 下载模型：...