在配置文件中,我们可以设置一些参数以提高性能。 # llama_config.yamldevice:"cuda"# 使用GPUbatch_size:32# 每次处理的样本数learning_rate:0.001# 学习率num_epochs:10# 训练的轮次 1. 2. 3. 4. 5. 参数说明 device:选择使用的计算设备。 batch_size:控制一次性输入多少数据以进
设置GPU运行环境 在使用GPU加速之前,我们需要确保程序在GPU上运行。首先,我们需要检查一下是否有可用的GPU。 device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') 1. 如果有可用的GPU,我们将使用cuda作为设备;否则,将使用cpu作为设备。 接下来,我们将将模型移动到对应的设备上。 model.to(device) ...
GPU部署llama-cpp-python(llama.cpp通用) 学习爱我 计算机技术与软件专业技术资格证持证人 7 人赞同了该文章 通用流程 我们的安装平台是Ubuntu20.04,Python 3.8.10,cuda 11.6。 首先确保自己是否已经安装了cuda,输入 nvcc -V 有类似下面的输出即可 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c...
# 本地加载并卸载到 GPU llm = Llama( model_path=model_path, n_gpu_layers=-1 # 将所有层卸载到 GPU verbose=False, # 禁用详细日志输出 ) # 或者,自动下载并卸载到 GPU llm = Llama.from_pretrained( repo_id=repo_id, filename=filename, n_gpu_layers=-1 # 将所有层卸载到 GPU verbose=False...
//example.com。此时，对话地址将为https://example.com/v1/chat/completions，实现对openai库的自主控制。其他资源：GPU部署：有关GPU部署的详细指南，可参考知乎上的相关文章。按照以上步骤，即可快速上手llamacpppython的使用。在操作过程中，务必仔细阅读官方文档，以确保正确配置和使用。
使用pip 安装 GPU 版本(以 cuBLAS 为例) 如果您有 NVIDIA GPU 并希望使用 cuBLAS 后端,可以设置环境变量并安装: bash CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=ON" pip install llama-cpp-python 在Windows 上,您可能还需要设置 FORCE_CMAKE=1: bash set FORCE_CMAKE=1 CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=ON" pip insta...
2023年11月10号更新，近期用户反馈llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型，为解决此问题，需手动使用convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py脚本将模型转为.gguf格式，该脚本位于github.com/ggerganov/ll...，请自行下载并执行。gpu部署相关问题请参考zhuanlan.zhihu.com/p/67...的详细指南。项目源代码...
ok, in privateGPT dir you can do: pip uninstall -y llama-cpp-python CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir once that is done, modify privateGPT.py by adding: model_n_gpu_layers = os.envir...
This code works and I get the results that I want but the inference is terribly slow. for a few tokens it takes up to 10 seconds. How do I minimize this time? I dont think my GPU is doing the heavy lifting here... Copy link ...
importllama_cpp_python# 创建一个GPU上的Tensortensor=llama_cpp_python.GPUTensor(shape=(3,3),device=device)# 执行Tensor的操作tensor.fill(0.5)tensor.mul(2.0)# 将Tensor复制到CPU并打印结果print(tensor.to_cpu()) 1. 2. 3. 4. 5. 6.