如何本地部署 BLOOM 模型

近年来，随着大语言模型（LLM）的火热，BLOOM 作为 BigScience 联合众多研究者共同开发的开源多语言模型受到了不少关注。本文将详细介绍如何在本地（例如 Linux 或 Windows 环境）部署 BLOOM 模型，从环境配置到最终进行文本推理，让大家不依赖云服务即可体验 BLOOM 的强大生成能力。

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一、前言

BLOOM 模型是一款基于 Transformer 的 decoder-only 语言模型，支持 46 种自然语言和 13 种编程语言，参数规模可达 176B。对于开发者来说，不仅可以用于科研探索，也能基于此进行二次开发或微调，部署到企业私有化环境中。本指南将以较小版本（如 BLOOM-560M 或 BLOOM-1B）为例，展示如何在本地完成模型加载和简单推理。

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二、环境准备

1. 硬件要求

• CPU：现代多核 CPU（建议 4 核及以上）

• 内存：至少 16GB 内存

• 显卡（可选）：如果想加速推理，建议使用 Nvidia GPU（CUDA 11.x 及以上）

• 存储：硬盘空间视所下载模型大小而定（BLOOM-560M 需要几百 MB，较大版本则更多）

2. 软件要求

• 操作系统：Linux 或 Windows（本文以 Linux 为例，Windows 用户可参照相同步骤）

• Python 版本：建议 3.8 及以上

• 虚拟环境管理：推荐使用 venv 或 conda 来隔离项目环境

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三、安装依赖

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