安装Llama2-Chinese-7b-Chat下载完成后,双击打开安装包。按照屏幕上的指示进行操作,包括阅读并同意软件许可协议、选择安装位置、配置相关设置等。确保在安装过程中没有误选或取消勾选相关组件。 运行Llama2-Chinese-7b-Chat安装完成后,您可以打开Llama2-Chinese-7b-Chat应用程序。初次运行时,程序可能会提示您进行一些初...
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 update 安装Llama.cpp所需的依赖项: sudo apt install build-essential cmake git 克隆Llam...
Ops:用C++和CUDA实现底层内核,优化计算和通信,比如ultrafast transformer kernels、fuse LAN kernels、cusomary deals等。 1.Windows10安装DeepSpeed 解析:管理员启动cmd: build_win.bat python setup.py bdist_wheel 2.安装编译工具 在Visual Studio Installer中勾选"使用C++的桌面开发",如下所示: 3.error C2665: ...
Ops:用C++和CUDA实现底层内核,优化计算和通信,比如ultrafast transformer kernels、fuse LAN kernels、cusomary deals等。 1.Windows10安装DeepSpeed 解析:管理员启动cmd: build_win.batpython setup.pybdist_wheel 2.安装编译工具 在Visual Studio Installer中勾选"使用C++的桌面开发",如下所示: 3.error C2665: torc...
2.3 重新安装显卡驱动: ./NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-1127.8.2.el7.x86_64 -no-x-check 注意指定--kernel-source-path否则报错:ERROR: Unable to find the kernel source tree for the currently running kernel. Please make sure you have install...
安装预编译的Python包,即python3 -m pip install lmdeploy。把模型转成lmdeploy 推理格式,假设huggingface版LLaMa2模型已下载到/models/llama-2-7b-chat目录,结果会存到workspace文件夹,如下所示: python3 -m lmdeploy.serve.turbomind.deploy llama2 /models/llama-2-7b-chat ...
LLMs:Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略 导读:2023年07月31日,哈工大讯飞联合实验室,发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2,本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发,是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目,开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在...
安装步骤 克隆项目仓库: git clone https://github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7b.git cd Chinese-Llama-2-7b 安装必要的 Python 包: pip install -r requirements.txt 快速测试 以下是一个简单的代码示例,展示如何加载模型并进行文本生成: from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM...
一键安装包下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1MVfik3ZM3dIloGZMqTbSAA 下载好一键安装包以后打开start_Windows,等待一段时间会自动跳到大模型的交互界面。我们可以先试试与AI进行交流,发现并不是那么智能,因为缺少大模型。所以我们需要去下载一个大模型添加到里面,我用的是Chinese-llama-2-7b的模型,还...
项目包含安装步骤、Web 界面运行,以及 API 密钥添加方法等。 获取资源: https://sota.jiqizhixin.com/project/shortgpt 开源本地部署LLM的高效框架MLC LLM,支持多种语言模型和硬件后端 陈天奇团队开源的可在任何设备上编译运行大语言模型的项目 MLC LLM,允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本机应用程序上,...