oobabooga一键安装器教程

最新推荐文章于 2025-05-01 22:38:42 发布
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oobabooga一键安装器教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/on/one-click-installers

项目介绍

该项目提供了一种简化的安装流程，专为oobabooga/text-generation-webui设计，旨在让用户能够轻松快捷地部署和使用文本生成Web界面。通过自动化安装脚本，即使是技术新手也能顺畅地设置完毕，无需深入了解底层配置细节。

项目快速启动

要快速启动oobabooga/text-generation-webui，您需首先确保拥有Git及Node.js环境。以下是基本步骤：

环境准备

确保您的系统已安装Git和Node.js（建议版本>=14）。

克隆项目

打开终端或命令提示符，运行以下命令克隆安装脚本：

git clone https://github.com/oobabooga/one-click-installers.git
cd one-click-installers

执行安装

在项目目录中，执行安装脚本（请根据实际文件结构和说明调整命令）：

npm install || yarn # 根据您的包管理器选择
node install-script.js # 或者相应的一键安装命令，具体参照仓库最新指示

运行应用

安装完成后，启动应用程序：

npm start || yarn start

此时，web界面应启动并可在浏览器访问，通常是http://localhost:3000或其他指定端口。

应用案例和最佳实践

  • 文本生成实验：利用该WebUI进行自定义文本生成实验，比如创建个性化的故事、对话模拟。
  • 模型训练集成：结合自己的语言模型训练数据，测试性能并优化模型配置。
  • 教育与研究：在教育领域作为教学工具，让学生直观了解文本生成原理和技术。

最佳实践包括始终保持软件更新到最新版本，定期备份配置与数据，以及在实验时记录参数配置，便于复现结果。

典型生态项目

oobabooga/text-generation-webui不仅自身是强大工具，也促进了其他相关生态项目的发展，例如：

  • 语音合成一体化：类似rsxdalv/one-click-installers-tts这样的项目，它简化了如bark、Tortoise AI等语音合成工具的安装过程，可与文本生成结合，实现文字到语音的转换。
  • 音乐与音频处理：整合musicgen、demucs等工具，用于创造性内容生产，拓宽了文本生成应用范围至多媒体创作。

通过上述组件的结合与定制，开发者和创作者能够在更广泛的创意和技术领域内探索和实践，极大地丰富了基于文本生成的创新可能性。

请注意，由于技术迅速发展，具体步骤和命令可能会有所变化，请参考最新的项目文档以获取最准确的信息。

one-click-installers Simplified installers for oobabooga/text-generation-webui. one-click-installers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/one-click-installers

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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oobabooga的text-generation-webui下载安装教程
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尝试更换节点仍然出问题可以找到cmd_windows.bat文件，双击打开，这里就直接进入了miniconda环境，然后看看requirements文件的位置，cd进去，执行pip install -r requirements.txt。5、然后再次双击运行start_windows.bat文件，会有提示说没有加载的文件，然后有webui的链接，打开可以看见webui界面 http://127.0.0.1:7860/3、双击里面的start_windows.bat文件，然后会自动下载，等完成。
oobabooga-text-generation-webui可能是最好的语言模型启动器（包含手把手安装教程）
张伟的专栏
07-30 2204
而在大量关注小模型的时候，我注意到国外的小模型发展速度非常快，从RWKV，alpaca，Vicuna，到wizard，stableVicuna，小模型的迭代速度非常的快，几乎每隔几天就有一个新的模型出现，我很希望更多人能够参与到这场变革中来，oobabooga-text-generation-webui就是一个非常好的抓手。oobabooga-text-generation-webui作为语言模型启动器，对于模型的支持范围可以说是最广的，同时高效的模型加载方式，很大程度上满足了我对于大量模型测试的需求。
（四）oobabooga加载Vicuna7b,vicuna13b,chatglm模型
西风瘦马
05-10 2331
Vicuna 的代码基于 Stanford Alpaca ，并额外支持多轮对话。备用：不用上述方法，其实可以安装几个依赖包解决，还没验证是不是这样可以解决。, 这一步回到最后让你选择下载模型，我们关掉这个窗口，手动下载，往下看。可以在启动的webui中切换不同模型，命令行效果如下图。GPTQ这种一般直接加载就可以使用了，不像前面那么麻烦。下载运行如下图，重点安装C++ CMake工具。不用输入域名就会自动下载模型了，保存在。方法如上，下载模型就可以直接在目录。耐心等待文件下载，然后关闭窗口，
在Windows CPU上使用oobabooga webui部署llama.cpp量化的LLaMA2模型
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10-13 857
运行start_windows.bat进行配置，先在脚本里安装miniconda环境，然后运行one_click.py配置python环境，可以改one_click.py的部分代码使用清华的镜像源，其中requirements.txt文件里的一些whl下的太慢的化可以在installer_files\env这个虚拟环境里先自己装好。下来编译llama.cpp，按照github上的说明编译就可以，windows需要下w64devkit。量化完了以后在oobabooga webui里选择模型加载就可以用了。
LLama 2部署教程+私有模型分发
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07-22 7798
如何搭建LLama2，并将LLama2快速分发给团队成员使用
Jetson Orin安装riva以及llamaspeak，使用 Riva ASR/TTS 与 Llama 进行实时交谈，大语言模型成功运行笔记
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05-01 85
NVIDIA 的综合语音 AI 工具包 RIVA 可以处理这种情况。此外，RIVA 可以构建应用程序，在本地设备（如）上处理所有这些内容。RIVA 在运行 JetPack 5 及更高版本的 Jetson Orin 和 Xavier 系列处理器上运行。在视频中，我们使用的是Jetson Orin模组和国产载板,usb免驱声卡和麦克风耳机。
text-generation-webui大模型部署
m0_46268825的博客
03-15 3739
可以不使用官方的一键安装脚本，因为其会新下载一个conda并新建一个环境，并且下载过程会从国外官方的源下载所需要的环境包，比较慢。首先，激活conda环境，根据平台安装pytorch，如果使用GPU则安装cuda版本的，并且安装cuda相关的库等等，这里不再赘述。其次，根据GPU与CPU选择对应的依赖文件，例如，支持NVIDIA GPU但不支持AVX2指令集的则选择，使用清华源进行加速使用AVX2指令集有可能在模型部署的推理阶段出现的bug，可以根据链接重新下载对应的包。
ubuntu使用脚本一键安装软件环境
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11-07 3299
每一次使用阿里云或者腾讯云的服务器，都要安装一系列的软件。例如java，git，maven，redis，node等等软件。要花费一上午的时间。 就写了一个shell脚本文件，用于安装各种软件。 只要一个命令就可以了。bash softinstall.sh就可以了。   步骤： 1.从码云中下载zip文件https://gitee.com/chang_501/ubuntu_system_i...
oobabooga/one-click-installers 项目常见问题解决方案
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oobabooga/one-click-installers 项目常见问题解决方案 one-click-installers Simplified installers for oobabooga/text-generation-webui. ...
Badboy工具下载、安装、脚本录制
xml1994的博客
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在录制过程中会发现有脚本错误问题，这是因为所使用的浏览器不能完全支持页面里的脚本，不过这些错误不会影响网站浏览和录制。如果要关闭警告的话可以在浏览器的工具菜单选择Internet选项---->高级属性的浏览标签，禁用脚本调试后就不会受到警告了。链接: https://pan.baidu.com/s/1GkWI2Kcq-ODppTgsoumrFg 提取码: hru4。不过现在官网好像下载不下来了，也可以直接从网盘下载。文件位置可以自己随便选，点击Install安装。脚本录制完成后，导出为Jmeter脚本。
本地部署LLaMA-中文LoRA部署详细说明
weixin_43556377的博客
05-31 7201
人工智能,LLaMA,Alpaca,Ubuntu,webUI
Facebook 自动化脚本机器人源码搭建手册/部署技巧分享
fhdjhjlk的博客
07-06 4664
您可以在开源代码库中寻找合适的 Facebook 自动化脚本机器人源码。这里需要注意代码的质量和适用性。注册 Facebook 开发者账号，获取相关的 API 权限和密钥。根据源码的要求，安装所需的依赖库。遵守 Facebook 的平台规则和政策，以免账号被封禁。熟悉 Python 编程语言，这是搭建过程中的主要语言。不断测试和优化机器人的性能，确保其准确性和可靠性。安装必要的开发工具，如 PyCharm 等。选择合适的服务器，如云服务器或本地服务器。配置服务器的环境，确保安全性和稳定性。
Vicuna-13B量化模型单GPU可跑
赫凯的博客
04-26 4390
链接在这（需要科学上网）有人在B站转了人家的视频下面就是部署的步骤，其中有一步需要科学上网。
大模型、AIGC 资源记录
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04-19 1959
专为医学问答和对话应用优化的大型语言模型，基于 Stanford Alpaca 和 AlpacaLoRA 扩展而来，采用多种医学文本训练，为医疗机器人提供开源的语言处理技术。利用大型语言模型与专家模型相结合解决复杂的多步骤任务，同时提出了LLM+RLTF方法，将强化学习应用于任务反馈中，提高模型的任务解决能力。JS版BabyAGI，使用GPT3.5和GPT4架构创建、优先处理和执行任务，与OpenAI的语言模型集成，能处理广泛的任务。AI 自动回复工具，支持灵活配置多个平台的监控和回答。
Ubuntu20.04一键安装ROS脚本指南
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03-15 2566
通过以上步骤，我们成功在 Ubuntu 20.04 上安装了 ROS Noetic。在安装过程中，请务必仔细按照每一步的说明进行操作。如果遇到问题，可以参考 ROS 官方文档或者在相关的技术论坛上寻求帮助。安装完成后，你就可以开始利用 ROS 强大的功能进行机器人项目的开发了，祝你在机器人开发的道路上取得成功！
Aria2 一键安装管理脚本 增强版
Lingwing01的博客
03-31 1694
Aria2 一键安装管理脚本 增强版 2024年修复版
Windows本地部署deepseek保姆级教程
02-23
<think>嗯，用户想要在Windows本地部署DeepSeek的保姆级教程。首先，我需要确认DeepSeek具体指的是什么。因为DeepSeek可能有不同的应用，比如是深度学习框架、某个特定项目，还是公司提供的工具。假设这里指的是深度求索公司的某个AI模型，比如类似ChatGPT的大语言模型。这时候，我需要考虑用户可能的需求：他们可能想在自己的Windows电脑上部署一个类似ChatGPT的本地模型，用于开发或测试。 接下来，用户可能对技术不太熟悉，所以教程必须详细，每一步都要清晰。需要分步骤讲解，包括环境准备、依赖安装、模型下载、配置和运行测试。同时，用户可能遇到的问题，比如Python环境配置、GPU支持、模型文件过大等，需要提前预警并提供解决方案。 首先，安装Python环境。推荐使用Anaconda，因为它能方便地管理虚拟环境。要指导用户下载安装，并创建专用环境。然后安装PyTorch，这里需要注意CUDA版本，如果用户有NVIDIA显卡，可以加速计算，否则只能用CPU版本，但速度会慢很多。需要判断用户是否有GPU，但教程里应该涵盖两种情况。 然后，模型下载。可能涉及到Hugging Face平台，需要指导用户注册账号，安装git-lfs，下载模型文件。这里可能会有网络问题，国内用户可能需要镜像或者代理，可能需要提示。另外，模型文件通常很大，需要足够的存储空间，比如几十GB，这点要提醒用户。 接下来是代码部分，可能需要从GitHub克隆项目，安装依赖库，比如transformers、torch等。需要检查代码示例是否正确，比如使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载模型，并编写推理代码。注意提醒用户替换模型路径，并根据显存调整batch_size和max_length。 运行部分，可能会遇到内存不足的问题，尤其是没有GPU的用户。需要建议他们使用较小的模型或者减少输入长度。此外，可能存在的错误如缺少库，需要提示安装。 最后，优化和常见问题，比如量化、使用GPU技巧，以及回答可能的疑问，比如是否需要互联网连接，模型是否能微调等。 需要确保教程用词简单，避免专业术语过多，步骤明确，适合新手。同时，检查是否有遗漏的步骤，比如git-lfs的安装，环境变量的设置，或者权限问题。可能还需要提供示例代码，确保用户能直接复制粘贴，并验证代码的正确性。 总结，整个教程需要从环境准备开始，逐步引导用户完成每个步骤，预见到常见问题并给出解决方案，确保用户即使遇到问题也能找到解决办法。同时，提醒用户注意硬件需求和下载时间，避免中途放弃。</think>以下是在 **Windows 系统本地部署 DeepSeek 模型（如 DeepSeek-R1 或类似大语言模型）的详细步骤教程，适合新手操作**： --- ### **一、环境准备** 1. **安装 Python** - 访问 [Python官网](https://www.python.org/downloads/)，下载最新版 **Python 3.10+**。 - 安装时勾选 `Add Python to PATH`，确保环境变量配置正确。 - 验证安装：打开命令提示符（CMD），输入 `python --version`，显示版本号即成功。 2. **安装 CUDA 和 cuDNN（仅限NVIDIA显卡用户）** - 如果有NVIDIA显卡，安装 **CUDA Toolkit 11.8** 和对应版本的 **cuDNN**（加速GPU推理）。 - 参考NVIDIA官方教程配置：[CUDA安装指南](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)。 3. **安装 Git 和 Git LFS** - 下载 [Git for Windows](https://git-scm.com/download/win)，安装时全部默认选项。 - 安装后打开CMD，运行命令安装Git LFS（用于下载大模型文件）： ```bash git lfs install ``` --- ### **二、获取模型文件** 1. **从Hugging Face下载模型** - 访问DeepSeek官方HF仓库（如 [deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat](https://huggingface.co/deepseek-ai)）。 - 点击“Clone repository”复制模型地址（需注册HF账号并登录）。 - 在本地文件夹打开CMD，运行： ```bash git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat ``` - 等待下载完成（模型可能超过20GB，确保磁盘空间充足）。 2. **备选方案：国内镜像加速** - 如果下载慢，可使用[魔搭社区（ModelScope）](https://modelscope.cn/models?search=deepseek)或代理工具。 --- ### **三、创建Python虚拟环境** 1. **使用conda创建环境（推荐）** ```bash conda create -n deepseek python=3.10 conda activate deepseek ``` 2. **安装PyTorch** - 根据CUDA版本选择命令（无GPU则用CPU版本）： ```bash # CUDA 11.8 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 仅CPU pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 3. **安装依赖库** ```bash pip install transformers sentencepiece accelerate huggingface_hub ``` --- ### **四、编写推理代码** 1. **创建 `run.py` 文件** ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_path = "D:/deepseek-llm-7b-chat" # 替换为你的模型路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", trust_remote_code=True) prompt = "你好，请介绍一下你自己。" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 2. **调整参数（可选）** - 显存不足时，在 `from_pretrained` 中添加参数：`load_in_4bit=True`（4位量化）或 `load_in_8bit=True`。 --- ### **五、运行模型** 1. **启动推理** ```bash python run.py ``` - 首次运行会自动加载模型，可能需要等待数分钟。 - 如果显存不足，尝试减少 `max_new_tokens` 或使用更小模型（如1.3B版本）。 --- ### **六、常见问题** 1. **CUDA内存不足** - 使用CPU运行：修改代码中的 `device_map="cpu"`。 - 启用量化（需安装 `bitsandbytes` 库）： ```bash pip install bitsandbytes ``` 2. **模型加载失败** - 检查模型路径是否正确，确保所有模型文件已下载完整（尤其是`.bin`和`.json`文件）。 3. **网络问题** - 国内用户可使用镜像源加速下载： ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [包名] ``` --- ### **七、进阶优化** - **使用vLLM加速推理**（需GPU）： ```bash pip install vllm from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model=model_path) ``` - **Web界面交互**： 部署类似 [text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui) 的交互式界面。 --- 通过以上步骤，你可以在Windows本地成功运行DeepSeek模型。如果遇到问题，建议查阅模型官方文档或社区讨论（如Hugging Face、GitHub Issues）。
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