快速部署和体验:用户可以在个人电脑的CPU/GPU上快速进行大模型的量化和部署体验,无需依赖于云端服务或高性能服务器,提高了使用的灵活性和便捷性。 Chinese-Alpaca-2-7B模型在中文自然语言处理领域具有重要的意义,为研究者和开发者提供了一个性能优越、功能丰富的大型语言模型。该模型支持多种生态系统,并在不同方面进...
相较于其他大模型,Llama2不仅占用的资源更少,而且推理过程更快,这使得它成为了很多开发者和研究人员的首选。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...
这里有两个坑。 第一是torch的版本要区分cpu和gpu,并且要和其他库以及自身的显卡兼容,无脑装大概率会安装cpu的版本,你会发现你的模型会跑在cpu上而不是gpu上,你可以用以下代码确认以下是否跑在了gpu上 import torch print(torch.__version__) x = torch.rand(5, 3) print(x) print(torch.cuda.is_availab...
model_kwargs={'device': 'cpu'}) vectordb = FAISS.load_local('vectorstore/db_faiss', embeddings) qa_prompt = set_qa_prompt() dbqa = build_retrieval_qa(llm, qa_prompt, vectordb) return dbqa6、代码整合 最后一步就是是将前面的组件组合到main.py脚本中。使用argparse模块是因为...
手把手教你在Ubuntu上部署中文LLAMA-2大模型 一、前言 llama2作为目前最优秀的的开源大模型,相较于chatGPT,llama2占用的资源更少,推理过程更快,本文将借助llama.cpp工具在ubuntu(x86\ARM64)平台上搭建纯CPU运行的中文LLAMA2中文模型。 二、准备工作 1、一个Ubuntu环境(本教程基于Ubuntu20 LTS版操作)...
大家好,我们今天要讲的内容是,windows本地部署llama2大模型。 在本节课中,我们将在windows环境,不使用GPU,只使用CPU的情况下,基于llama.cpp这个库,部署并运行llama2大模型。 完成部署后,会直接使用python接口,进行文本生成。 1.什么是llama2大模型 2023年7月19日,Meta 发布了免费并且可商用的大语言模型Llama 2...
3. cpu部署(docker) 3.1 安装docker #1. 创建一个新的文件夹: mkdir -p llama2-cpu #2. 更新软件源 sudo apt-get update #3. 安装apt依赖包 sudo apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common #4. 安装GPG证书 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/dock...
有合作伙伴认为,在全盘考虑部署和运维成本等因素后,企业导入基于至强的生成式 AI 服务,如聊天机器人、知识库问答等基础的大模型使用,比基于服务器的云服务的初期导入成本低一半左右。 英特尔表示,在模型调优、推理和应用上,使用基于 CPU 的通用服务器是具有性价比的选择。尤其是当企业面临多种任务负载,如聊天机器人...
7B LLaMA、4 位量化、3.5 GB、M1 Pro、8 个 CPU 线程:43 毫秒/令牌 13B LLaMA、4 位量化、6.8 GB、M1 Pro、8 个 CPU 线程:73 毫秒/令牌 7B LLaMA、4 位量化、3.5 GB、M2 最大 GPU:25 毫秒/令牌 13B LLaMA,4 位量化,6.8 GB,M2 最大 GPU:42 毫秒/令牌 ...