3、本地部署测试 3.1、使用transformers进行推理 3.2、使用llama.cpp进行推理 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...
Part 1:使用 llama.cpp 部署 Chinese-LLaMA-Alpaca-2 以下引用原文档教程 以llama.cpp 工具为例,介绍模型量化并在本地部署的详细步骤。Windows 则可能需要 cmake 等编译工具的安装。本地快速部署体验推荐使用经过指令精调的 Alpaca-2 模型,有条件的推荐使用 6-bit 或者 8-bit 模型,效果更佳。 运行前请确保:...
打开生成的url网址 加载本地模型 对话即可
本地部署Chinese-llama-2-7b模型(Windows) 最近在网上看到了llama模型的部署,故写下此篇文章来记录一下我的部署过程。 部署大模型有着多种方式,但是我用的是一键安装的方式,在网上可以找到很多一键安装包,方便简洁。 第一步需要下载好一键安装包,大约在2.5g左右。 一键安装包下载地址: 链接:https://pan.baidu....
三、使用llama.cpp量化部署 A.编译llama.cpp 解压刚刚下载的：w64devkit-1.19.0 ，然后运行w64devkit.exe，然后使用cd命令访问该llama.cpp文件夹。win+R键，“cmd”cd/llama.cpp文件夹所在目录 回车，输入 make B.生成量化版本模型 目前llama.cpp已支持.pth文件以及huggingface格式.bin的转换。将完整模型权重转换...
将大模型在本地部署和启动运行,轻松玩转,简单易懂,快速上手 大模型入门的大白话教程 课程简介 【Ollama是什么?】 这是一个功能丰富且强大的开源大型语言模型服务,旨在为用户提供类似GPT接口和聊天界面,以便更轻松地部署和使用GPT 模型。开发者能够在各种场景中轻松集成和使用大模型。 还支持热加载模型文件,轻松切换...
T5、text-generation-webui:前端Web UI界面的部署方式 T6、LangChain:适合二次开发的大模型应用开源框架 T7、privateGPT:基于LangChain的多文档本地问答框架 Chinese-LLaMA-Alpaca-2的案例实战应用 LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2:源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模...
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 sudo apt update sudo apt install python3.10 Step 2: 克隆和编译llama.cpp 拉取最新版llama.cpp仓库代码 # 要安装git+梯...
最近在网上看到了llama模型的部署,故写下此篇文章来记录一下我的部署过程。 部署大模型有着多种方式,但是我用的是一键安装的方式,在网上可以找到很多一键安装包,方便简洁。 第一步需要下载好一键安装包,大约在2.5g左右。 一键安装包下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1MVfik3ZM3dIloGZMqTbSAA ...
详情参见:Docker部署 第一步:准备docker镜像,通过docker容器启动chat_gradio.py git clone https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese.git cd Llama2-Chinese docker build -f docker/Dockerfile -t flagalpha/llama2-chinese-7b:gradio . 第二步:通过docker-compose启动chat_gradio cd Llama2-Chinese/docker ...