llama3模型部署时遇到的问题及解决方案

在llama3模型部署时,会遇到一系列问题,这里就作者所遇到的问题与解决方法分享一下。

注意:这里是从llama3 github主页上给的方法一步步做的,不适用于其他部署大模型的方法。

image-20240629145909566

ERROR 403:Forbidden

image-20240629150223217

原因:在模型下载时本地IP或代理IP被服务器ban掉

解决方法:使用科学方法,一个节点一个节点去试;或者换用国内的镜像源:魔塔社区

安装依赖时出错

image-20240629150249545

原因:系统没有安装Rust编译器

解决方法:安装cargo,里面包含了所需的Rust编译工具和其他一些工具

cuda与pytorch版本不一致问题

img

原因:cuda与pytorch版本不一致

解决方法:在pytorch官网上查询对应版本,重新安装版本一致的pytorch或cuda

模型成功运行截图

example_chat_completion.py

img

exam

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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