Vicuna-13b-GPTQ-4bit-128g模型的安装与使用教程-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02049/article/details/144419765

Vicuna-13b-GPTQ-4bit-128g模型的安装与使用教程

vicuna-13b-GPTQ-4bit-128g 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/anon8231489123/vicuna-13b-GPTQ-4bit-128g

引言

在人工智能领域，模型的安装与使用是开发者们日常工作中的重要环节。Vicuna-13b-GPTQ-4bit-128g模型作为一款高性能的本地模型，因其出色的表现和灵活的使用方式，受到了广泛的关注。本文将详细介绍如何安装和使用这款模型，帮助读者快速上手并充分发挥其潜力。

主体

安装前准备

系统和硬件要求

在开始安装之前，确保您的系统满足以下要求：

操作系统：Linux 或 Windows 10/11
硬件：至少 16GB RAM，建议 32GB 或以上；NVIDIA GPU，建议显存 8GB 或以上
存储空间：至少 20GB 可用空间

必备软件和依赖项

在安装模型之前，您需要确保系统中已安装以下软件和依赖项：

Python 3.8 或更高版本
CUDA 11.2 或更高版本（适用于 NVIDIA GPU）
PyTorch 1.9 或更高版本
Git

安装步骤

下载模型资源

首先，您需要从指定的仓库下载模型资源。使用以下命令下载模型：

wget https://huggingface.co/anon8231489123/vicuna-13b-GPTQ-4bit-128g/resolve/main/vicuna-13b-4bit-128g.pt

安装过程详解

克隆仓库：

git clone https://huggingface.co/anon8231489123/vicuna-13b-GPTQ-4bit-128g
cd vicuna-13b-GPTQ-4bit-128g

安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```

转换模型：根据提供的命令，使用 CUDA 进行模型转换：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python llama.py ../lmsys/vicuna-13b-v0 c4 --wbits 4 --true-sequential --groupsize 128 --save vicuna-13b-4bit-128g.pt

添加新 token：使用以下命令为 tokenizer 添加新 token：

python llama-tools/add_tokens.py lmsys/vicuna-13b-v0/tokenizer.model /content/tokenizer.model llama-tools/test_list.txt

常见问题及解决

问题1：模型转换过程中出现 CUDA 错误。
- 解决方法：确保 CUDA 和 PyTorch 版本兼容，并检查 GPU 驱动是否最新。
问题2：模型加载失败。
- 解决方法：检查模型文件路径是否正确，并确保所有依赖项已正确安装。

基本使用方法

加载模型

使用以下代码加载模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/vicuna-13b-4bit-128g")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/tokenizer")

简单示例演示

以下是一个简单的示例，展示如何使用模型生成文本：

input_text = "Once upon a time"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))