LLama3 | 一. 本地 Web Demo 部署

前置工作

课程文档:Llama3-Tutorial/docs/hello_world.md at main · SmartFlowAI/Llama3-Tutorial · GitHub

1.安装vscode

2.安装vscode插件

  • Remote SSH

3.配置 VSCode 远程连接开发机

  • ssh连接开发机

在这里插入图片描述

  • 进行端口映射
    在开发机控制台中点击自定义服务,复制命令粘贴到本机的 powershell 中
    在这里插入图片描述

一.本地 Web Demo 部署

1.环境配置

conda create -n llama3 python=3.10
conda activate llama3
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

2.模型下载

mkdir -p ~/model
cd ~/model

安装 git-lfs 依赖

# 如果下面命令报错则使用 apt install git git-lfs -y
conda install git-lfs
git-lfs install

InternStudio软连接

ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

3.Web Demo 部署

下载 Llama3-Tutorial

cd ~
git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial

安装 XTuner

cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .

运行 web_demo.py

cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .

在这里插入图片描述

<think>好的,用户想查找关于llama-factory的部署教程。首先,我需要回忆llama-factory的相关信息。根据系统提供的引用,引用[1]提到了llama factory的GitHub仓库链接:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory。所以第步应该是建议用户访问官方仓库,因为通常开源项目的文档和教程都会放在那里。 接下来,用户可能需要具体的部署步骤。般来说,GitHub项目的README文件会提供基本的安装和使用说明。我应该分步骤说明,比如克隆仓库、安装依赖、配置环境等。此外,可能还需要提到不同的部署方式,比如本地部署、使用Docker或者云服务,这样用户可以根据自己的需求选择合适的方法。 然后,考虑到用户可能对微调和大模型部署感兴趣,引用[1]还提到了ms-swift和NVIDIA NeMo,这可能与模型微调和推理相关。不过用户的问题主要集中在部署教程上,所以需要专注于llama-factory本身的部署流程,但可以适当提到微调的部分,因为部署后可能需要进行模型训练或调整。 另外,引用[2]和[3]提到了awesome-LLM-resourses项目,里面可能包含更多资源,但用户的问题比较具体,所以暂时不需要深入这部分,除非用户需要扩展资源。不过可以在相关问题里建议,比如如何微调模型或与其他工具整合。 还需要注意用户可能的环境差异,比如操作系统、Python版本、依赖项冲突等,建议用户查看官方文档的常见问题部分。同时,提醒用户关注GitHub的Wiki或Issues区域,解决部署中可能遇到的问题。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并附上相关链接,方便用户直接访问。同时生成的相关问题要围绕部署后的步骤、优化和整合,这样用户如果有进步需求,可以继续探索。</think>以下是为您整理的Llama-Factory部署教程关键步骤: ### 1. 获取项目代码 建议通过Git克隆官方仓库: ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory ``` [^1] ### 2. 安装依赖 推荐使用conda创建虚拟环境: ```bash conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory pip install -r requirements.txt ``` ### 3. 配置模型参数 在`configs/`目录下修改模型配置文件,例如: ```yaml model_name: llama-2-7b device_map: auto load_in_8bit: true ``` ### 4. 启动服务 使用内置Web界面启动: ```bash python src/web_demo.py --port 8080 ``` 访问`http://localhost:8080`即可使用 ### 5. 部署方式选择 | 部署方式 | 适用场景 | 启动命令 | |---------|---------|---------| | 本地部署 | 开发测试 | `python src/api.py` | | Docker部署 | 生产环境 | `docker-compose up -d` | | 云服务部署 | 弹性扩展 | 参考各云平台文档 | ### 进阶建议: 1. 大模型部署建议使用NVIDIA Triton Inference Server优化推理速度 2. 微调训练可使用MS-SWIFT工具包进行参数高效微调 3. 监控部署建议集成Prometheus+Grafana监控系统
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