部署:一旦你对模型的性能满意,就可以将其部署到生产环境中。根据你的需求,你可以选择将其部署到本地服务器、云平台或容器中。确保你采取了适当的安全措施来保护模型和数据。请注意,部署LLAMA2模型是一个复杂的过程,需要一定的技术知识和经验。如果你是初学者或没有经验,建议寻求专业人士的帮助或在有经验的导师的指...
四、模型部署 模型导出 训练完成后,将模型导出为可部署的格式,如TensorFlow的SavedModel或ONNX等。这些格式可以在不同的平台和设备上运行。 模型部署 将导出的模型部署到目标环境,如本地计算机、服务器或云端平台。根据实际需求,选择合适的部署方式,如使用TensorFlow Serving、ONNX Runtime等工具进行模型部署。 五、常...
根据对exllama、Llama-2-70B-chat-GPTQ等模型量化项目用户的反馈与llama2论文的研究,发现显存计算规律符合nielsr的结论。 可选部署方案 1、Llama-2-70B-chat-GPTQ 项目连接:Llama-2-70B-chat-GPTQ 开源协议:Meta AI对于llama2的用户协议 优点:可直接部署运行,可实现上下文记忆 缺点:int4量化,精度下降,目前仅...
在测试中,LLaMA2模型遇到一些问题。其中一个主要问题是由于频繁的RLHF训练,导致模型过于守规矩,对用户的查询做出过于保守的回应。此外,LLAMA2在安全性方面过度敏感,可能会错误解读用户的查询。例如,当用户要求写一首诗时,模型回答说不能赞扬暴力。这些问题揭示了模型在处理多样化用户请求时的限制和不足之处。LLaM...
建议使用至少10GB VRAM的GPU。满足此要求的gpu包括AMD 6900 XT、RTX 2060 12GB、3060 12GB、3080和A2000。这些gpu提供了必要的VRAM容量来有效地处理LLaMA-13B的计算需求。 LLaMA-30B 建议使用VRAM不低于20GB的GPU。RTX 3080 20GB、A4500、A5000、3090、4090、6000或Tesla V100都是提供所需VRAM容量的gpu示例。这些...
Llama2作为Meta发布的开源大语言模型,可免费用于学术研究或商业用途。本章主要叙述如何在本地(或自己的远程服务器)Linux系统上申请,部署以及运行Llama2模型的demo。 本章主要参考Llama2 in Github,有需要的同学也可自行取用。 申请Llama2许可 要想使用Llama2,首先需要向meta公司申请使用许可,否则你将无法下载到Llama...
这是官方对硬件的要求: 可以看到,其中A10G有24G显存,也就是说我用的4090显卡只能运行7b的模型。不过在我测试7b模型的时候,发现显存占用在13G左右,等GPTQ支持LLama2后,运行13b模型应该没什么问题。 三、转换模型 官方的博客指南为我们提供了transformers和oobabooga家的text-generation-webui两种部署方式,像我们这种需...
下面我们通过群晖Docker来演示如何结合上面介绍的技术来运行一个自己的本地聊天机器人并且发布到公网访问.本地部署,对设备配置要求高一些,如果想要拥有比较好的体验,可以使用高配置的服务器设备. 1. 拉取相关的Docker镜像 运行Llama 2需要借助Ollama镜像,对语言模型进行交互需要用到Chatbot-Ollama前端界面,所以我们需要...
本地部署的AI工具在满足定制化需求和信息安全方面具有独特优势。但是因为内容生成式AI工具,算力要求较高需要部署在高性能主机或是服务器,需要解决远程访问难题。以Llama2的Web用户界面llama2-webui结合贝锐花生壳内网穿为例:结合贝锐花生壳的内网穿透,简单3步就可以轻松实现远程访问本地部署的AI工具,无需复杂的网络配置...