llama-node 项目教程

llama-node 项目教程

llama-nodeBelieve in AI democratization. llama for nodejs backed by llama-rs, llama.cpp and rwkv.cpp, work locally on your laptop CPU. support llama/alpaca/gpt4all/vicuna/rwkv model.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-node

1. 项目的目录结构及介绍

llama-node/
├── src/
│   ├── main.ts
│   ├── config/
│   │   ├── default.json
│   │   └── production.json
│   ├── models/
│   │   ├── llama.ts
│   │   └── rwkv.ts
│   ├── utils/
│   │   ├── logger.ts
│   │   └── helper.ts
│   └── index.ts
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

目录结构介绍

  • src/: 项目的源代码目录。
    • main.ts: 项目的启动文件。
    • config/: 配置文件目录,包含默认配置和生产环境配置。
    • models/: 模型文件目录,包含LLaMA和RWKV模型的实现。
    • utils/: 工具函数目录,包含日志记录和辅助函数。
    • index.ts: 项目的入口文件。
  • package.json: 项目的依赖管理文件。
  • tsconfig.json: TypeScript配置文件。
  • README.md: 项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

main.ts

main.ts 是项目的启动文件,负责初始化模型和启动服务。以下是文件的主要内容:

import { LlamaModel } from './models/llama';
import { RwkvModel } from './models/rwkv';
import { logger } from './utils/logger';

async function start() {
    const llamaModel = new LlamaModel();
    const rwkvModel = new RwkvModel();

    await llamaModel.load();
    await rwkvModel.load();

    logger.info('Models loaded successfully');
}

start().catch(err => {
    logger.error('Failed to start the application', err);
});

功能介绍

  • 模型加载: LlamaModelRwkvModel 分别负责加载LLaMA和RWKV模型。
  • 日志记录: 使用 logger 记录模型加载的状态。

3. 项目的配置文件介绍

config/default.json

default.json 是项目的默认配置文件,包含基本的配置选项。

{
    "port": 3000,
    "logLevel": "info",
    "modelPath": "./models"
}

config/production.json

production.json 是生产环境的配置文件,通常会覆盖默认配置。

{
    "port": 8080,
    "logLevel": "warn",
    "modelPath": "/var/models"
}

配置项介绍

  • port: 服务监听的端口号。
  • logLevel: 日志记录的级别,如 info, warn, error 等。
  • modelPath: 模型文件的存储路径。

通过以上内容,您可以快速了解 llama-node 项目的目录结构、启动文件和配置文件。希望这份教程对您有所帮助!

llama-nodeBelieve in AI democratization. llama for nodejs backed by llama-rs, llama.cpp and rwkv.cpp, work locally on your laptop CPU. support llama/alpaca/gpt4all/vicuna/rwkv model.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-node

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,用户想查找关于llama-factory的部署教程。首先,我需要回忆一下llama-factory的相关信息。根据系统提供的引用,引用[1]提到了llama factory的GitHub仓库链接:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory。所以第一步应该是建议用户访问官方仓库,因为通常开源项目的文档和教程都会放在那里。 接下来,用户可能需要具体的部署步骤。一般来说,GitHub项目的README文件会提供基本的安装和使用说明。我应该分步骤说明,比如克隆仓库、安装依赖、配置环境等。此外,可能还需要提到不同的部署方式,比如本地部署、使用Docker或者云服务,这样用户可以根据自己的需求选择合适的方法。 然后,考虑到用户可能对微调和大模型部署感兴趣,引用[1]还提到了ms-swift和NVIDIA NeMo,这可能与模型微调和推理相关。不过用户的问题主要集中在部署教程上,所以需要专注于llama-factory本身的部署流程,但可以适当提到微调的部分,因为部署后可能需要进行模型训练或调整。 另外,引用[2]和[3]提到了awesome-LLM-resourses项目,里面可能包含更多资源,但用户的问题比较具体,所以暂时不需要深入这部分,除非用户需要扩展资源。不过可以在相关问题里建议,比如如何微调模型或与其他工具整合。 还需要注意用户可能的环境差异,比如操作系统、Python版本、依赖项冲突等,建议用户查看官方文档的常见问题部分。同时,提醒用户关注GitHub的Wiki或Issues区域,解决部署中可能遇到的问题。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并附上相关链接,方便用户直接访问。同时生成的相关问题要围绕部署后的步骤、优化和整合,这样用户如果有进一步需求,可以继续探索。</think>以下是为您整理的Llama-Factory部署教程关键步骤: ### 1. 获取项目代码 建议通过Git克隆官方仓库: ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory ``` [^1] ### 2. 安装依赖 推荐使用conda创建虚拟环境: ```bash conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory pip install -r requirements.txt ``` ### 3. 配置模型参数 在`configs/`目录下修改模型配置文件,例如: ```yaml model_name: llama-2-7b device_map: auto load_in_8bit: true ``` ### 4. 启动服务 使用内置Web界面启动: ```bash python src/web_demo.py --port 8080 ``` 访问`http://localhost:8080`即可使用 ### 5. 部署方式选择 | 部署方式 | 适用场景 | 启动命令 | |---------|---------|---------| | 本地部署 | 开发测试 | `python src/api.py` | | Docker部署 | 生产环境 | `docker-compose up -d` | | 云服务部署 | 弹性扩展 | 参考各云平台文档 | ### 进阶建议: 1. 大模型部署建议使用NVIDIA Triton Inference Server优化推理速度 2. 微调训练可使用MS-SWIFT工具包进行参数高效微调 3. 监控部署建议集成Prometheus+Grafana监控系统
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