Ziya-LLaMA-13B 部署教程

Ziya-LLaMA-13B 部署教程

【免费下载链接】Ziya-LLaMA-13B-deployment Ziya-LLaMA-13B是IDEA基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。本文主要用于Ziya-LLaMA-13B的本地部署。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zi/Ziya-LLaMA-13B-deployment

1. 项目的目录结构及介绍

Ziya-LLaMA-13B 项目的目录结构如下：

Ziya-LLaMA-13B-deployment/
├── LICENSE
├── README.md
├── apply_delta.py
├── convert_llama_weights_to_hf.py
├── launch.py
└── utils.py

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的开源许可证文件，通常为 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文件，包含项目的概述、安装和使用说明。
• apply_delta.py: 用于将基础的 llama 权重与 Ziya-LLaMA-13B 的 delta 权重结合，生成最终的 Ziya-LLaMA-13B 权重。
• convert_llama_weights_to_hf.py: 用于将 llama 的原始权重转换为 Hugging Face 格式的权重。
• launch.py: 项目的启动文件，用于本地部署 Ziya-LLaMA-13B 模型。
• utils.py: 包含一些辅助函数和工具，用于模型的部署和使用。

2. 项目的启动文件介绍

launch.py

launch.py 是 Ziya-LLaMA-13B 项目的启动文件，主要用于本地部署模型。以下是该文件的主要功能和代码片段：

import gradio as gr
import os
import gc
import torch
from transformers import AutoTokenizer

# 指定环境的GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"

# 导入 utils 文件
from utils import SteamGenerationMixin

class MindBot(object):
    def __init__(self):
        # 模型路径
        model_path = '/ziya_v1.1'
        self.model = SteamGenerationMixin.from_pretrained(model_path, device_map='auto').half()
        self.model.eval()
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False)

    def build_prompt(self, instruction, history, human='<human>', bot='<bot>'):
        # 构建 prompt
        pass

    def interaction(self, instruction, history, max_new_tokens, temperature, top_p, max_memory=1024):
        # 模型交互
        pass

    def chat(self):
        # 启动 Gradio 界面
        pass

if __name__ == '__main__':
    mind_bot = MindBot()
    mind_bot.chat()

主要功能

• 模型加载: 从指定路径加载 Ziya-LLaMA-13B 模型和 tokenizer。
• 构建 Prompt: 根据用户输入和历史对话构建模型的输入 prompt。
• 模型交互: 处理用户输入，生成模型输出，并更新对话历史。
• 启动 Gradio 界面: 使用 Gradio 创建一个交互式界面，方便用户与模型进行对话。

3. 项目的配置文件介绍

Ziya-LLaMA-13B 项目没有明确的配置文件，但可以通过修改 launch.py 中的环境变量和模型路径来配置项目。

配置项

• CUDA_VISIBLE_DEVICES: 指定使用的 GPU 设备，例如 "0,1" 表示使用 GPU 0 和 GPU 1。
• model_path: 指定模型的存储路径，例如 /ziya_v1.1。

示例

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"
model_path = '/ziya_v1.1'

通过修改这些配置项，可以灵活地调整项目的运行环境和模型路径。

【免费下载链接】Ziya-LLaMA-13B-deployment Ziya-LLaMA-13B是IDEA基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。本文主要用于Ziya-LLaMA-13B的本地部署。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zi/Ziya-LLaMA-13B-deployment