你的RTX 4090终于有用了！保姆级教程，5分钟在本地跑起CodeGeeX4-ALL-9B，效果惊人
【免费下载链接】codegeex4-all-9b 
项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/THUDM/codegeex4-all-9b
写在前面：硬件门槛
根据官方文档和社区讨论，运行CodeGeeX4-ALL-9B模型的最低显存要求如下：
- float16/bfloat16 精度：需要约 8.75 GB 显存。
- int4 量化精度：需要约 2.19 GB 显存。
如果你的显卡显存不足，建议使用量化版本（如int4）以降低显存需求。以下是推荐的GPU型号及其显存容量（确保显存容量完全准确）：
- NVIDIA RTX 4090：24GB显存（推荐）
- NVIDIA RTX 3090：24GB显存
- NVIDIA A100 80GB：80GB显存（适合更高性能需求）
如果你的硬件配置不满足上述要求，建议参考量化版本或调整模型加载方式（如使用device_map="auto"）。
环境准备清单
在开始之前，请确保你的系统满足以下要求：
- 操作系统：Linux 或 Windows（推荐 Linux）。
- Python：3.7 或更高版本。
- PyTorch：1.13.0 或更高版本（支持CUDA）。
- CUDA：11.7 或更高版本（与你的GPU驱动兼容）。
- 依赖库：
transformers：版本4.39.0到4.40.2。torch：支持CUDA的版本。
安装命令示例：
pip install torch transformers
模型资源获取
你可以通过以下方式下载CodeGeeX4-ALL-9B模型：
-
官方推荐：使用
transformers库直接加载：from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/codegeex4-all-9b", trust_remote_code=True) -
手动下载：从官方仓库下载模型文件并加载。
逐行解析“Hello World”代码
以下是官方提供的快速上手代码的逐行解析：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 检查是否有可用的GPU，否则使用CPU
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# 加载分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/codegeex4-all-9b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"THUDM/codegeex4-all-9b",
torch_dtype=torch.bfloat16, # 使用bfloat16精度
low_cpu_mem_usage=True, # 降低CPU内存占用
trust_remote_code=True # 信任远程代码
).to(device).eval() # 将模型移动到设备并设置为评估模式
# 构建输入模板
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
[{"role": "user", "content": "write a quick sort"}],
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_tensors="pt",
return_dict=True
).to(device)
# 生成代码
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, max_length=256)
outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:] # 截取生成的代码部分
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) # 解码并打印结果
运行与结果展示
执行上述代码后，模型将生成一个快速排序算法的实现代码。输出示例如下：
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
常见问题（FAQ）与解决方案
1. 显存不足（OOM）
- 问题：运行时提示显存不足。
- 解决方案：
- 使用量化版本（如int4）。
- 降低
max_length参数的值。 - 使用
device_map="auto"自动分配显存。
2. 依赖冲突
- 问题：安装依赖时提示版本冲突。
- 解决方案：
- 创建虚拟环境并安装指定版本的库。
- 使用
pip install --upgrade更新冲突的库。
3. 下载失败
- 问题：模型下载失败或速度慢。
- 解决方案：
- 使用代理或镜像源。
- 手动下载模型文件并指定本地路径。
通过这篇教程，你可以轻松在本地运行CodeGeeX4-ALL-9B，享受强大的代码生成能力！如果有任何问题，欢迎在评论区交流。
【免费下载链接】codegeex4-all-9b 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/THUDM/codegeex4-all-9b
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
