本地部署CodeLlama +GTX1080显卡 对接open-interpreter对接wxbot（一）

已于 2023-09-15 12:15:02 修改
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文章标签： llama codellame wxbot interpreter
于 2023-09-15 12:13:47 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jxyk2007/article/details/132899068
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本文介绍了Code Llama，一个大型代码语言模型，它基于Llama 2构建，适用于编程任务，提供了多种版本。文章详细阐述了如何克隆代码和下载一键安装包来部署该模型，并特别提及在GTX1080显卡上的运行情况。

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本地部署 CodeLlama 并在 VSCode 中使用 CodeLlama
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CodeLlama本地部署的实战方案
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本文主要介绍了CodeLlama本地部署的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 介绍 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 3. 下载权重文件 4. 运行CodeLlama
本地部署 Llama2-Code-Interpreter
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AIGC生成式代码——Code Llama 简介、部署、测试、应用、本地化
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2023年08月25日(北京时间)，Meta发布了Code Llama，一个可以使用文本提示生成代码的大型语言模型（LLM)。Code Llama是最先进的公开可用的LLM代码任务，并有潜力使工作流程更快，为当前的开发人员和降低进入门槛的人正在学习代码。Code Llama有潜力作为一种生产力和教育工具来帮助程序员编写更健壮、文档更完善的软件。Code Llama在Llama 2的基础上增强了编码能力。它可以从代码和自然语言提示(例如，“给我写一个输出斐波那契数列的函数。
Llama3本地部署的解决方案
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本文主要介绍了Llama3本地部署的解决方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 下载模型文件 3. 运行代码 3.1 修改文件 3.2 运行API 3.3 运行聊天界面 3.4 Python调用API 3.4.1 单轮对话 3.4.2 多轮对话
Open Interpreter利用Code Interpreter实现本地化
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作为一个可以在本地环境中运行的工具，Open Interpreter可以访问互联网，没有文件大小和运行时间的限制，并且可以利用任何包或库。去年7月，OpenAI发布了一个强大的插件，名为Code Interpreter（代码解释器），它可以根据用户的自然语言需求生成并执行代码解决方案，帮助完成各种任务，如数据分析、图表创建和文件编辑等。Open Interpreter不仅是一个编码解释器，它还是一个强大的工具，专注于处理复杂任务，将GPT-4代码解释器的强大功能与本地开发环境的灵活性完美结合在一起。
LLM系列 | 22 : Code Llama实战(下篇)：本地部署、量化及GPT-4对比
ljp1919的专栏
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官方发布了3类Code Llama模型，每类都有三种模型尺寸：Code Llama：Base模型(即常说的基座模型)，为通用的代码生成和理解而设计。Code Llama - Python：专门为Python而设计。Code Llama - Instruct：遵循指令，更加安全，可以作为代码助手。
open-interpreter +GTX1080+wxbot+codellama
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可以让大语言模型（LLMs）在本地运行代码（比如 Python、JavaScript、Shell 等）。安装后，在终端上运行。即可通过类似 ChatGPT 的界面与 Open Interpreter 聊天。修改一下，模型自动下载的存储路径，可选，不想下到c盘的 可以设置一下自己的路径。如果安装报错 就手动下载安装。
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Llama3 本地web Demo部署
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Llama3 WEB DEMO部署及小助手认知微调
AGI｜Open Interpreter利用Code Interpreter实现本地化
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一个好用的开源工具
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FrenzyTechAI的博客
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今年7月，OpenAI发布了一个强大的插件，名为Code Interpreter（代码解释器），它可以根据用户的自然语言需求生成并执行代码解决方案，帮助完成各种任务，如数据分析、图表创建和文件编辑等。尽管OpenAI的GPT-4代码解释器改变了游戏规则，但它也有一些特定的限制。OpenAI的解决方案是托管的，它在受控的远程环境中运行，限制了开发人员对本地设置的控制。这导致了一些明显的限制，比如无法访问互联网、有限的预安装软件包、最大上传大小为100MB以及运行时间限制为120秒。
open-interpreter调用Ollama本地各种模型的方法（如llama3:8b)
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ChatGPT在指尖跳舞: open-interpreter实现本地数据采集、处理一条龙
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本文介绍的 open-interpreter 在一定程度上解决了 GPT 模型不能联网的问题，本地运行的特点让它可以操作本地文件，代码确认功能则保证了安全性问题，是一个很好的 LLM 拓展应用。当然，介于篇幅问题，本文没有面面俱到地展示 open-interpreter 的所有功能，有兴趣的读者可以参考作者 KillianLucas 贴在 Github 项目页中的。此外，出于安全考虑，OpenAI 为这个解释器设置了严格的限制，使它不能访问网络，且只能使用。最终 AI 储存的 excel 内容如下图所示。
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代码解释器通常都需要在GPU的环境下使用原生的模型通过transformer来实现，且本身还需要模型本身支持，ollama本地蒸馏过的模型占用的资源比较小，也方便本地使用，但是如果想用这些模型的代码解释器，即让大模型写程序并执行，好像又没有提供必要的接口，我们可以使用open-interpreter来实现。计算对不对和模型也有一定的关系，有时候模型写的代码可能不对，导致结果不对。选择本地模型的提供者，常用的有这几种，我们选Ollama，然后选本地安装的任意模型，我这里选qwen2.5。
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