Baichuan2模型+Windows CPU部署

本文档详细介绍了在Windows 11系统上,利用Intel CPU部署Baichuan2模型的步骤,包括环境配置、Anaconda环境创建、模型下载、依赖安装以及脚本修改,特别提到了在CPU模式下的Pytorch安装和模型运行注意事项。

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Baichuan2模型简介

Baichuan-13B 是由百川智能继 Baichuan-7B 之后开发的包含 130 亿参数的开源可商用的大规模语言模型,在权威的中文和英文 benchmark 上均取得同尺寸最好的效果。本次发布包含有预训练 (Baichuan-13B-Base) 和对齐 (Baichuan-13B-Chat) 两个版本。Baichuan-13B 有如下几个特点:

更大尺寸、更多数据:Baichuan-13B 在 Baichuan-7B 的基础上进一步扩大参数量到 130 亿,并且在高质量的语料上训练了 1.4 万亿 tokens,超过 LLaMA-13B 40%,是当前开源 13B 尺寸下训练数据量最多的模型。支持中英双语,使用 ALiBi 位置编码,上下文窗口长度为 4096。

同时开源预训练和对齐模型:预训练模型是适用开发者的『 基座 』,而广大普通用户对有对话功能的对齐模型具有更强的需求。因此本次开源我们同时发布了对齐模型(Baichuan-13B-Chat),具有很强的对话能力,开箱即用,几行代码即可简单的部署。

更高效的推理:为了支持更广大用户的使用,我们本次同时开源了 int8 和 int4 的量化版本,相对非量化版本在几乎没有效果损失的情况下大大降低了部署的机器资源门槛,可以部署在如 Nvidia 3090 这样的消费级显卡上。

开源免费可商用:Baichuan-13B 不仅对学术研究完全开放,开发者也仅需邮件申请并获得官方商用许可后,即可以免费商用。

refer link : https://zhuanlan.zhihu.com/p/643334759

电脑环境介绍

小白想在自己电脑上尝试部署大模型,因为文档写的支持CPU ,所以努力尝试,这是我的电脑环境。

  1. Windows OS ,win 11;
  2. CPU, intel 5;
### CLIP 模型CPU 上的运行方法 尽管 CLIP 是一种主要针对 GPU 加速优化的深度学习模型,但在某些情况下可能需要将其部署CPU 环境中。以下是关于如何在 CPU 上运行 CLIP 的具体指导。 #### 1. 安装必要的依赖库 为了能够在 CPU 上运行 CLIP 模型,需先安装 PyTorch 和其他相关依赖项。可以使用以下命令来安装适合 CPU 版本的 PyTorch: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 此命令会下载并安装适用于 CPU 的版本[^1]。 #### 2. 载入预训练模型 载入 CLIP 或其变种(如 Chinese-CLIP)可以通过官方 API 实现。以 Hugging Face 提供的 `transformers` 库为例,可按如下方式加载模型: ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModel processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") # 替换为所需模型名称 model = AutoModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32", trust_remote_code=True) # 将模型移动至 CPU 设备 device = 'cpu' model.to(device) ``` 上述代码片段展示了如何通过指定设备参数 (`to('cpu')`) 来强制将模型放置于 CPU 中执行运算[^2]。 #### 3. 数据处理与推理过程 当模型被成功迁移到 CPU 后,接下来便是准备输入数据以及调用前向传播函数获取预测结果。下面是一个简单的例子说明这一流程: ```python import requests from PIL import Image url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) inputs = processor(text=["a photo of a cat"], images=image, return_tensors="pt", padding=True) outputs = model(**inputs) # 前向传递发生在 CPU 上 logits_per_image = outputs.logits_per_image # 此处返回的是图像相对于文本的概率分布 probs = logits_per_image.softmax(dim=1) # 对概率进行归一化处理 print(probs) ``` 值得注意的是,在 CPU 上运行大型神经网络可能会显著降低速度表现;因此建议尽可能减少批量大小 (batch size),或者考虑采用更轻量级架构替代标准版 CLIP 如果资源受限的话[^3]。 #### 4. 性能优化技巧 如果发现单纯依靠原始实现难以满足实时性需求,则可以从以下几个方面入手改进效率: - **量化技术**: 利用低精度数值表达代替浮点数存储权重矩阵从而节省空间开销的同时加快计算速率。例如 OpenAI 百川系列提供了基于 INT8 及 INT4 的压缩方案可供选用[^4]。 ```python from bitsandbytes.nn import Linear class QuantizedLinear(Linear): pass quant_model = ... # 构建量化后的模型实例 ``` - **多线程加速**: 许多功能单元本身具备高度并行特性因而允许利用现代处理器内置SIMD指令集进一步挖掘潜力。确保启用 MKL-DNN 支持通常有助于获得额外增益效果。 --- ###
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