1、知识库-12-text-generation-webui 部署 参考链接:github.com/oobabooga/te conda 环境已经安装,参考文章:格瑞图:GPTs-0002-准备派森环境 (1)创建虚拟环境 (base) ailearn@gpts:~$ conda create -n textgen python=3.10 (2)激活虚拟环境 (base) ailearn@gpts:~$ conda activate textgen (3)下载源码...
(1)进入算家云“租用实例”页面,点击“应用社区”,选择text-generation-webui (2)选择 3090 卡或 其他性能优于 3090 的显卡,点击“立即创建”即可创建实例 2.进入创建的实例 在“项目实例”页面点击对应实例的“Web SSH”进入终端操作 以下命令均在该页面进行: ...
因此,建议手动下载大模型,可以去魔搭社区。可以下载原始文件(文件多而且比较大,llama3-8b-instruct版本合计15GB,但是运行顺畅,容易配置GPU加速)也可以下载gguf文件(文件小但运行慢,可能是本人没配置好GPU加速的原因,又或者是安装的llama_cpp_python版本不适合)放到models文件夹下面。如果GPU大于8G,推荐使用原始文件。
2、根据github上步骤,一键安装。 3、等待安装完之后,配置python的环境。建议使用一键安装之后自带的python环境配置。 4、开始运行webui.py。 5、很快出现了第一个问题如下图: 这个问题是环境变量没有配置好,于是重新配置了一次环境变量: 然后: 6、重新配置好环境变量之后,再次运行webui.py,开始让选择电脑的GPU 根...
翻译模型就用配置对照表提供的模型,按照翻译视频里面的教程走。对话模型去看这个视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Bb421E7j7/? 相关参考链接: A卡的lm Studio方案:https://www.bilibili.com/video/BV1VC411h7hC/? TGW全参数详解:https://www.bilibili.com/video/BV1ZC4y1T7qj/? Text-generation-...
text generation WebUI则是LLM(大语言模型)领域的"stable diffusion WebUI",可以很方便的运行各种开源大语言模型,比如chatGLM2,Llama2等等。windows和linux平台下已经有不少大佬开发了一键启动器,unraid也可以通过虚拟机来运行,但我更喜欢以docker化的方式来部署,这样硬件占用小,也更加灵活,并且可以通过异地组网或dd...
text-generation-webui是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目,可以利用其快速搭建各种文本生成的大模型环境。 一、安装 text-generation-webui的readme其实已写得相当详细了,这里就不再重复,只说1个可能存在的坑: 安装peft 安装卡住 requirements.txt 中有一些依赖项,需要访问github网站,国内经常会打不开,看看这个文...
首先,用户需要下载text-generation-webui的一键整合包,并按照说明进行安装和配置。通常,这个过程只需要简单的几个步骤即可完成。 安装完成后,用户可以通过Web界面选择需要使用的大型语言模型,并输入相应的参数和文本内容。text-generation-webui将自动进行模型训练和文本生成,用户只需等待一段时间即可获得生成结果。 除了基...
docker run -p 7860:7860 text-generation-webui-docker 这里的-p 7860:7860是将容器内部的7860端口映射到宿主机的7860端口,你可以根据需要更改端口号。 访问webui:在浏览器中访问http://127.0.0.1:7860,你应该能看到text-generation-webui的界面。
text-generation-webui api调用方法 要使用text-generation-webui API,您需要执行以下步骤: 1.获取API密钥:首先,您需要获得一个API密钥,以便通过API进行身份验证和访问。您可以通过向API提供商注册并订阅服务来获得API密钥。 2.设置API请求参数:在调用API之前,您需要设置API请求的参数。这些参数可能包括生成的文本长度...