我立即打开电脑的任务管理器,发现GPU使用率不到3%,那怎么可能还剩下12.3M的显存,不合理。但我重新启动了一次,盯着任务管理器看,最后发现了问题。 从图上可以看出,在模型启动的时候,GPU直接给打满了,之后就出现了上面的错误。到这里,我意识到电脑配置的显卡应该是无法运行opt-1.3B模型,带不动! 于是,我换了一个...
解压缩文件,双击运行start_windows.bat文件,系统将自动下载并安装text-generation-webui程序, 开始时会让你选择GPU,输入A然后回车继续安装,如果你是AMD显卡就输入D,如果你是其它系统则需要下载适用于其它系统的一键安装程序, 如果你中间遇到错误无法自动完成安装可能就是你的网络连接问题,可开启全局科学上网解决,成功安装...
开始时会让你选择GPU,输入A然后回车继续安装,如果你是AMD显卡就输入D,如果你是其它系统则需要下载适用于其它系统的一键安装程序, 如果你中间遇到错误无法自动完成安装可能就是你的网络连接问题,可开启全局科学上网解决,成功安装完成后会输出一个访问地址:127.0.0.1:7860/, 这时候还是无法使用,你需要先去下载模型文件,...
# llama-cpp-python without GPU support llama-cpp-python==0.1.79; platform_system != "Windows" https://github.com/abetlen/llama-cpp-python/releases/download/v0.1.79/llama_cpp_python-0.1.79-cp310-cp310-win_amd64.whl; platform_system == "Windows" # llama-cpp-python with CUDA support ht...
Modified version to run AMD GPU, may not work at this time. A gradio web UI for running Large Language Models like LLaMA, llama.cpp, GPT-J, Pythia, OPT, and GALACTICA. - NathanNT/text-generation-webui-directml
根据你的GPU类型选择合适的依赖文件进行安装。以下是一些常见的依赖文件及其对应的安装命令: NVIDIA GPU (有 AVX2): bash pip install -r requirements.txt NVIDIA GPU (无 AVX2): bash pip install -r requirements_noavx2.txt AMD GPU: bash pip install -r requirements_amd.txt CPU 仅 (有 AVX2...
Colab-TextGen-GPU.ipynb LICENSE README.md cmd_linux.sh cmd_macos.sh cmd_windows.bat cmd_wsl.bat convert-to-safetensors.py download-model.py one_click.py requirements.txt requirements_amd.txt requirements_amd_noavx2.txt requirements_apple_intel.txt requirements_apple_silicon.txt requirements_cpu...
这里会让你选择你的GPU类型 A:NVIDIA ,N卡选A B:AMD ,A卡选B C:Apple M Series,苹果选C D:没显卡,或者显卡太弱,用CPU跑模型的用户选D(会导致回复非常慢) 我这里本地是RTX3090显卡,所以我选A,输入A,然后回车继续。 然后它就会开始自动下载一堆东西,不需要进行操作。
1、https://github.com/Nuullll/intel-extension-for-pytorch/ 2、https://github.com/intel-analytics/ipex-llm/tree/main/python/llm/example/GPU/HF-Transformers-AutoModels/Advanced-Quantizations/GPTQ 3、https://github.com/QwenLM/Qwen/issues/385...
For NVIDIA GPU: ln -s docker/{nvidia/Dockerfile,nvidia/docker-compose.yml,.dockerignore} . For AMD GPU: ln -s docker/{amd/Dockerfile,intel/docker-compose.yml,.dockerignore} . For Intel GPU: ln -s docker/{intel/Dockerfile,amd/docker-compose.yml,.dockerignore} . For CPU only ln -s do...