Chinese-Alpaca-7B-int4_1 的运行结果 可选方案 llama.cpp transformers text-generation-webui LlamaChat 这里仅介绍 llama.cpp 部署并使用 CPU 推理的方案。 模型选择 参见:我应该选择什么模型? 性能需求 四比特量化的 Chinese-Alpaca-Plus-7B 仅占用最高 4.3 GB 的运行内存,生成速度取决于 CPU 性能。 平台选...
windows 目录F:\temp\llama3-Chinese-chat-main\deploy 文件夹目录中,输入CMD 弹出命令行窗口,执行如下命令 streamlit run web_streamlit_for_v1.py F:\\AI\\llama3-Chinese-chat-8b\\ --theme.base="dark" 其中F:\AI\llama3-Chinese-chat-8b\ 是模型下载后保存的目录 命令行执行完成后模型加载,同时浏览...
1.1 我们选择zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF这个人模型下载,为什么选择这个模型呢,因为这个版本的模型支持多种量化模型(Q2、Q3、Q4、Q5、Q6) 根据我们电脑上显卡内存大小我们选择Llama3-8B-Chinese-Chat.q4_k_m.GGUF 模型文件。 将这个模型文件下载到本地电脑上(F:\AI\Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF) ...
4、本地部署Chinese-LLaMA-2与chinese-alpaca-2对比问答方面差异 前面的章节介绍了llama 2相关的内容,以及模型下载,目前开源的llama2 本身对中文的支持不是很好,如果需要在垂直领域搭建纯中文对话系统,需要在原版Llama-2的基础上进行大量的优化工作,包括扩充并优化中文词表以及用中文语料进行预训练操作,这需要庞大的数...
点击顶上的Model,在Model下拉选项框里选择Llama3-8B-Chinese-Chat-q8-v2,点击右边的Load加载模型,其他选项不要动。以后有了新的模型也可以直接放在Model目录下。 模型加载很快,一般只需要几秒中,如图返回命令行窗口,显示Loaded字样表示模型加载成功,如果有问题会显示错误信息: ...
下载Chinese-Alpaca-2-7B模型即可,百度网盘不需要挂梯子,其他都需要梯子 linux部署llamacpp环境 原项目链接:https://github.com/ggerganov/llama.cpp 原文档链接:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/wiki/llamacpp_zh Step 1: 安装python3.10 ...
Windows本地CPU部署民间版中文羊驼模型(Chinese-LLaMA-Alpaca)踩坑记录 一、背景介绍 随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,大型语言模型(LLM)如GPT、LLaMA等已成为NLP领域的研究热点。近期,一个名为Chinese-LLaMA-Alpaca的民间版中文羊驼模型引起了广泛关注。该模型结合了LLaMA和Alp...
Chinese-llama-2-7b大约在12.5g左右,模型是被汉化过。 模型下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1AB-QphUwGA0kKCRzOOj7Jg !!!模型下载好以后,需要解压到一键一键安装包里里面的models文件夹里面 上述工作做好以后,我们打开start_Windows,会进入到聊天界面,打开model界面 ...
本文将以Ubuntu系统为例,详细指导大家如何在CPU上安装并部署开源的Llama2-Chinese模型。 一、安装Llama.cpp工具 首先,我们需要在Ubuntu系统上安装Llama.cpp工具。Llama.cpp是一个为Llama模型设计的开源工具,它提供了模型推理和部署的便利。安装Llama.cpp的方法如下: 打开终端,使用以下命令更新软件包列表: sudo apt ...
点击顶上的Model,在Model下拉选项框里选择Llama3-8B-Chinese-Chat-q8-v2,点击右边的Load加载模型,其他选项不要动。以后有了新的模型也可以直接放在Model目录下。 模型加载很快,一般只需要几秒钟,如图返回命令行窗口,显示Loaded字样表示模型加载成功,如果有问题会显示错误信息: ...