LMDeploy Windows 平台最佳实践

Windows 是全球范围内最流行的操作系统之一,许多企业和个人用户都在使用 Windows 系统。通过在 Windows 系统上支持 LLM 的推理,许多办公软件、聊天应用等都可以受益于 LLM 的技术,为用户提供更智能、更个性化的服务。

LMDeploy 支持在 Windows 平台进行部署与使用,本文会从以下几个部分,介绍如何使用 LMDeploy 部署 internlm2-chat-1_8b 模型。

目录

环境配置

安装显卡驱动 & CUDA Toolkit

安装 LMDeploy

下载模型

命令行 CLI

pipeline

服务化

服务端:

客户端:

FAQ


LMDeploy 项目链接:https://github.com/InternLM/lmdeploy

 

环境配置

安装显卡驱动 & CUDA Toolkit

下载链接:

https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-1-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64

成功安装后,打开 Powershell 后,环境变量 CUDA_PATH 不为空。 

 

安装 LMDeploy


                
### LMDeploy 安装指南与使用教程 LMDeploy 是一个用于部署大语言模型(LLM)的工具,旨在简化模型服务化的过程。以下是关于 LMDeploy 的安装和使用的详细信息。 #### 环境准备 在开始安装之前,请确保系统已安装以下依赖项: - Python 3.7 或更高版本[^1] - CMake(建议版本为 3.16 或更高) - GCC(建议版本为 7 或更高) 可以通过以下命令检查 Python 版本: ```bash python --version ``` 如果需要安装或升级 Python,请参考官方文档或使用包管理器进行安装。 #### 安装 LMDeploy LMDeploy 的安装可以通过源代码编译完成。以下是具体步骤: 1. **克隆仓库** 使用 `git` 克隆 LMDeploy 的官方仓库: ```bash git clone https://github.com/your-repo/lmdeploy.git cd lmdeploy ``` 2. **创建配置文件** 在源目录中创建 `TutorialConfig.h.in` 文件,并添加以下内容: ```cpp // the configured options and settings for Tutorial #define Tutorial_VERSION_MAJOR @Tutorial_VERSION_MAJOR@ #define Tutorial_VERSION_MINOR @Tutorial_VERSION_MINOR@ ``` 这一步是为了定义版本信息,便于后续编译过程中的配置。 3. **安装依赖项** 使用 `pip` 安装必要的 Python 包: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 4. **编译项目** 使用 CMake 编译 LMDeploy: ```bash mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) ``` 5. **验证安装** 完成编译后,可以运行测试脚本来验证安装是否成功: ```bash python tests/test_lmdeploy.py ``` #### 使用教程 LMDeploy 提供了多种功能,包括模型加载、推理服务化等。以下是基本的使用示例: 1. **加载模型** 使用以下代码加载预训练模型: ```python from lmdeploy import Model model = Model("path/to/model") output = model.generate("Hello, world!") print(output) ``` 2. **服务化部署** 如果需要将模型部署为 RESTful API 服务,可以使用内置的 HTTP 服务器: ```python from lmdeploy.server import start_server start_server("path/to/model", host="0.0.0.0", port=8080) ``` #### 常见问题解决 - **CMake 配置失败**:检查是否安装了正确的 CMake 和 GCC 版本。 - **Python 包缺失**:确保所有依赖项均已正确安装。 - **模型加载失败**:确认模型路径是否正确,并检查模型文件完整性。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值