1. 先下载Lm studio lmstudio.ai/ 2. 下载模型 到魔搭社区下载模型,注意我们要找别人量化好的GGUF格式的模型,根据自己的电脑配置,选择模型的大小。 魔搭社区modelscope.cn/models 这里我们搜索llama3,看到有一个别人量化好的GGUF格式的模型,我们随便选一下,后面自己可以去找一个效果好的模型下载。 点进去...
model: AutoModelForCausalLM = None def __init__(self, model_path :str): # model_path: InternLM模型路径# 从本地初始化模型 super().__init__() print("正在从本地加载模型...") self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) self.model = AutoModelFor...
为了可以让更多人接触到AI,让本地化部署更加轻便快捷,于是就有了Ollama、LM Studio等可以在本地部署模型的工具。 这两款工具相比较来说,个人觉的LM Studio更加方便,使用ollama如果需要web界面,那就得要使用docker在搭建一个环境,而LM Studio直截了当提供了图形化界面,并且直接下载gguf模型文件加载就可以直接使用了...
使用LM Studio来运行本地版本大语言模型_LM Studio_04 打开之后,就可以下载模型文件了,在lm里面下载模型的话,是从hg里面拉取下来的,需要翻翻那一睹墙才能下载,但是作为遵纪守法的好公民,我们怎么可以随意翻呢!!!?这里有两种解决方案: 从国内的模型站下载,魔塔社区:ModelScope魔搭社区 使用VScode修改 huggingface.co...
你可以使用llama.cpp的main命令行工具,或者LM studio这类UI。需要特别注意的是chat format的格式问题。范例如下: 对于llama.cpp的main命令行 ./main -m ../models/internlm/target/ggml-model-Q4_K_M.gguf \ --temp 0.2 --top-p 0.9 --top-k 5 --repeat_penalty1.1 -ngl -1 \ ...
modelscope: ModelScope是一个开源的模型即服务(Model-as-a-Service, MaaS)平台,提供了一系列预训练模型和工具,用于支持各种机器学习任务,如文本生成、图像分类、语音识别等。 sentencepiece: 这是一个文本预处理库,用于实现基于子词的文本编码。它通常用于NLP任务中,尤其是在需要处理大量文本数据时,可以帮助提高模型...
modelscope(魔搭社区),阿里达摩院旗下的开源模型平台,与阿里云服务联动,可以直接在阿里云进行一站式创建,主要是中文社区。 和鲸社区,国内创业公司,有自己的数据科学家协作平台和数据社区,数据集等,最近也在做大模型开发管理协作平台。 小结 以上是笔者近期针对AI infra tools的一篇mapping笔记,相对还较粗糙,涉及的公司...
可以从Modelscope,OpenXLab下载相应的HF模型,下载好HF模型,下面的步骤就和使用LMDeploy运行InternLM2一样啦~ 6.3 定量比较LMDeploy与Transformer库的推理速度差异 为了直观感受LMDeploy与Transformer库推理速度的差异,让我们来编写一个速度测试脚本。测试环境是30%的InternStudio开发机。 先来测试一波Transformer库推理Intern...
modelscope 对标hugging_face, 用于下载模型。 import os from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download # 创建保存模型目录 os.system("mkdir /root/models") # save_dir是模型保存到本地的目录 save_dir="/root/models" snapshot_download("Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b",...
体验使用https://studio.intern-ai.org.cn/进行体验 准备环境 拉取环境 /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh internlm-demo# 执行该脚本文件来安装项目实验环境 激活环境 conda activate internlm-demo 安装运行 demo 所需要的依赖 # 升级pippython -m pip install --upgrade pip ...