分布式LLama项目教程

分布式LLama项目教程

distributed-llama Tensor parallelism is all you need. Run LLMs on an AI cluster at home using any device. Distribute the workload, divide RAM usage, and increase inference speed. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distributed-llama

1. 项目目录结构及介绍

分布式LLama项目的目录结构如下：

distributed-llama/
├── .github/                # GitHub相关配置文件
├── .vscode/                # VSCode项目配置
├── converter/              # 模型转换相关脚本
├── docs/                   # 文档资料
├── examples/               # 示例代码和配置
├── report/                 # 测试报告
├── src/                    # 源代码
├── .gitignore              # Git忽略文件
├── LICENSE                 # 项目许可文件
├── Makefile                # 编译脚本
├── README.md               # 项目说明文件
├── launch.py               # 启动脚本
└── requirements.txt        # 项目依赖

• .github/：包含GitHub Actions工作流等GitHub相关配置。
• .vscode/：包含Visual Studio Code的配置文件。
• converter/：包含用于转换LLama模型的脚本。
• docs/：包含项目的文档资料。
• examples/：包含一些使用分布式LLama的示例。
• report/：包含测试和性能报告。
• src/：包含项目的核心源代码。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的MIT许可文件。
• Makefile：用于构建项目的Makefile文件。
• README.md：项目的自述文件，包含项目的基本介绍和使用说明。
• launch.py：用于启动分布式LLama的Python脚本。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为launch.py，该文件是Python脚本，用于启动分布式LLama的根节点和工作者节点。

以下是launch.py的主要功能：

• 加载模型和权重。
• 初始化网络同步。
• 分配任务到各个工作者节点。
• 执行推理。

启动根节点的命令示例：

python launch.py <model_name> --prompt "Your prompt" --steps <num_tokens> --nthreads <num_threads> --workers <worker_addresses>

其中：

• <model_name>：模型的名称。
• --prompt：初始提示符。
• --steps：要生成的标记数。
• --nthreads：使用的线程数。
• --workers：工作者节点的地址列表。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是Makefile，用于编译项目所需的二进制文件。

以下是Makefile的主要功能：

• 编译dllama可执行文件，用于执行推理任务。
• 编译dllama-api可执行文件，用于提供API服务。

编译项目的命令示例：

make dllama
make dllama-api

Makefile允许用户指定编译选项，例如指定编译器和优化级别。确保在使用前安装了所有必要的依赖项。

distributed-llama Tensor parallelism is all you need. Run LLMs on an AI cluster at home using any device. Distribute the workload, divide RAM usage, and increase inference speed. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distributed-llama