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...
"activation_checkpointing":{// 激活检查点"partition_activations":false,// 分区激活"cpu_checkpointing":false,// CPU检查点"contiguous_memory_optimization":false,// 连续内存优化"number_checkpoints":null,// 检查点数量"synchronize_checkpoint_boundary":false,// 同步检查点边界"profile...
参考资料:【LLM】Windows本地CPU部署民间版中文羊驼模型(Chinese-LLaMA-Alpaca)踩坑记录https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599 2.代码和模型下载: llama.cpp 代码仓按照https://bbs.huaweicloud.com/blogs/412529一文的方式下载。 Chinese-LLaMA-Alpaca的代码仓: d: cd \ git clonehttps:/...
"offload_optimizer": { // 优化器卸载 "device": "cpu", // 设备 "pin_memory": true // 锁页内存 }, "offload_param": { // 参数卸载 "device": "cpu", // 设备 "pin_memory": true // 锁页内存 }, "allgather_partitions": true, // 全收集分区 "allgather_bucket_size": 5e8, //...
device_map={"": "cpu"}, # cpu ) # 步骤2:遍历LoRA模型 for lora_index, lora_model_path in enumerate(lora_model_paths): # 步骤3:根据base model和lora model来初始化PEFT模型 lora_model = PeftModel.from_pretrained( base_model, # 基础模型 ...
换成CPU版本试试。。 pip install faiss-cpu==1.7.1 4.部署验证 cd d:\Chinese-LLaMA-Alpaca-2 场景1:生成摘要 cd scripts/langchain python langchain_sum.py --model_path chinese-alpaca-2-7b-hf --file_path doc.txt --chain_type refine ...
## 2. CPU 推理方案 ### 方案一:llama2.c [使用说明](../inference-speed/CPU/llama2.c/README.md) 1 change: 1 addition & 0 deletions 1 inference-speed/CPU/llama2.c/README.md Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1 @@ Updating... 173 changes: 173...
3、推理与部署 本项目中的相关模型主要支持以下量化、推理和部署方式,具体内容请参考对应教程。 工具特点 CPU GPU 量化 GUI API vLLM§ 16K‡教程 llama.cpp 丰富的量化选项和高效本地推理✅✅✅❌✅❌✅ link ?Transformers 原生transformers推理接口✅✅✅✅❌✅✅ link Colab Demo 在Col...
ChatFlow 模型支持使用 llama.cpp,将 Int4 量化后的模型权重部署在本地CPU推理。 详细使用方法参见 ➡️ int4推理 ⬅️ 。模型训练细节模型基于 TencentPretrain 预训练和指令精调,更多详细信息参见 ➡️ 增量训练 ⬅️ 。更多生成示例展示基于 LLaMA1 的 ChatFlow 生成结果...
_scatter":true,// 减少散射"reduce_bucket_size":5e8,// 减少桶大小"contiguous_gradients":true// 连续梯度},"activation_checkpointing":{// 激活检查点"partition_activations":false,// 分区激活"cpu_checkpointing":false,// CPU检查点"contiguous_memory_optimization":false,// 连续内存优化"number_...