环境检查

环境检查

【免费下载链接】dolly-v2-12b 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/dolly-v2-12b

•  CUDA版本 ≥ 11.7
•  驱动版本 ≥ 515.43.04
•  可用显存 ≥ 12GB (BF16) 或 ≥ 6GB (4bit量化)
•  Python版本 3.8-3.10

依赖检查

•  transformers ≥ 4.28.1
•  torch ≥ 1.13.1
•  accelerate ≥ 0.16.0
•  sentencepiece 已安装
•  git-lfs 已安装

模型检查

•  pytorch_model.bin 完整（约23GB）
•  config.json 存在且架构正确
•  special_tokens_map.json 包含三个特殊令牌
•  instruct_pipeline.py 已下载

安全检查

•  模型路径无中文或特殊字符
•  环境变量中设置CUDA_VISIBLE_DEVICES
•  限制最大并发请求数（推荐≤5）

### 生产环境优化清单
1. **服务化部署**
```python
# 使用FastAPI部署模型服务
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
import torch
from transformers import pipeline

app = FastAPI(title="dolly-v2-12b API服务")

# 加载模型（启动时执行一次）
generate_text = pipeline(
    model="databricks/dolly-v2-12b",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto"
)

class PromptRequest(BaseModel):
    instruction: str
    max_tokens: int = 256
    temperature: float = 0.7

@app.post("/generate")
async def generate(request: PromptRequest):
    try:
        result = generate_text(
            request.instruction,
            max_new_tokens=request.max_tokens,
            temperature=request.temperature
        )
        return {"response": result[0]["generated_text"]}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

2. 资源监控与自动恢复

# 简单的资源监控
import psutil
import torch

def monitor_resources():
    """监控GPU和CPU资源使用情况"""
    gpu_mem = torch.cuda.memory_allocated() / 1024**3  # GB
    cpu_usage = psutil.cpu_percent()
    return {
        "GPU内存使用": f"{gpu_mem:.2f}GB",
        "CPU使用率": f"{cpu_usage}%",
        "可用显存": f"{torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024**3 - gpu_mem:.2f}GB"
    }

# 定时检查并自动重启服务（生产环境建议使用systemd或进程管理工具）

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