本机实现Llama 7B推理及部署

最新推荐文章于 2025-01-24 15:08:54 发布
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分类专栏： 2021 论文 教学 2021 AI python 文章标签： llama 人工智能 语言模型 自然语言处理
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本机实现Llama 7B推理及部署

使用llamafile在Windows系统部署

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06-03 1480
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LLMs之Llama-Chinese：Atom-7B(Llama-Chinese社区基于Llama-2的中文汉化版本)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
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LLM__llama-7B模型试验
RL小站
04-19 4577
llama模型已经开源很久了，所以拿做小的模型做了个简单尝试。
深入解析LLaMA-7b模型：性能评估与测试方法
gitblog_02754的博客
01-09 660
深入解析LLaMA-7b模型：性能评估与测试方法 llama-7b 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/huggyllama/llama-7b ...
探索LLaMA-7b模型：从入门到精通的实战教程
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12-26 1056
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qwen2:7b本地化部署：Ollama更新、设置、api调用qwen2服务
2401_85378759的博客
11-25 2947
Ollama绝对是最简单的一种大模型部署方式，尽管该方式不支持function calling，但对于我们进行大模型的初步开发与探索已经足够。本篇介绍了如何使用Ollama本地化部署qwen2:7b，以及进行Ollama的参数设置以及使用api调用qwen2的api服务的方法。
LLaMA：7B参数量的Baby版ChatGPT窥探
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
03-09 1万+
本文通过造一些prompt初步窥探了7B版本的LLaMA，所生成的结果比较依赖于prompt的质量，有资源可以尝试65B参数量的版本。
大模型部署-基于Rust+CUDA加速部署LLaMA-7b-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
10-15
本项目以LLaMA-7b模型为实例，详细介绍了如何利用Rust语言和CUDA加速技术进行模型的快速部署。 首先，我们来了解下Rust语言。Rust是一种系统编程语言，它专注于安全性，尤其是并发安全，支持函数式和命令式以及泛型...
llama.cpp 部署 llama-2-7b 测试 Llama 2
bit_lang的博客
07-30 1497
执行命令 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git。拷贝模型文件 将7B模型转换为ggml FP16格式。上面的按钮点击后，应该邮箱就收到链接了，几乎是很快的。第二步，看看下面帅气的男人，我们要再下载一个仓库啦。所以我只下载了7B，它占用磁盘13GB的空间。把下面的链接复制后备用，注意24小时后会失效。7b就是有70亿参数，文件夹里面有3个文件。量化为 4 位之后模型就变小成4G了。其中最大的是模型文件有13G。安装python依赖。
LLaMA-7B微调记录
白景屹的博客
08-19 3749
LLaMA-7B微调：Alpaca-LoRA
LLaMA-7B
whaosoft143ai的博客
07-30 393
在安全推理过程中需要保持一个关键的不变量：计算方开始时总是有客户端输入中三分之二的复制的机密份额以及模型的层权重中三分之二的权重，最终计算方也有这些层的输出中三分之二的复制的机密份额。研究者使用 6 个 transformer 模型和 4 个数据集进行了广泛的实验，结果表明，相比于 MPCFORMER，当使用 PUMA 框架时，准确度在接近明文模型的同时，速度和通信效率都提高了 2 倍左右（并且注意 MPCFORMER 的准确度不及 PUMA）。因此，使用近似之后，这种方法的成本依然很高。whaosoft
中文大语言模型 Llama-2 7B（或13B） 本地化部署 （国内云服务器、GPU单卡16GB、中文模型、WEB页面TextUI、简单入门）
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asdasd的专栏
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nvidia-smi注意 ： 使用 nvidia-smi 查看CUDA 版本必须是 11.8。
大模型入门（四）—— 基于peft 微调 LLaMa模型
chaishen10000的专栏
06-15 6702
库中的deepspeed方法，zero-3会将模型、梯度、优化器参数都分割到不同的GPU，并且使用cpu offload将一些中间变量放到cpu上，经实测使用两张GPU时，每张GPU的使用大概5个G多一点，单张卡的batch size可以设置到8，但是在实际训练过程中速度比DDP还要慢一点，这里的原因还是因为模型并行、CPU offload等带来了大量的通信工作，所以单张gpu能存放一整个模型时还是首推DDP。单GPU训练很好理解，训练的时候只要注意下面的一段代码即可，混合精度训练+梯度累积。
深入了解LLaMA-7B模型的工作原理
gitblog_02052的博客
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Llama2-Chinese-7b-Chat安装部署
weixin_45734379的博客
12-13 3697
本文主要介绍如何使用Chinese-7b-Chat，其对于中文的问题回答能力优秀，希望大家可以通过我的分享来测试它❤️❤️❤️。
[大模型] 搭建llama主流大模型训练环境
chenyang2203的博客
05-10 4474
搭建llama大模型GPU训练环境，用于llama及其衍生模型的训练与微调
在个人电脑上,本地部署llama2-7b大模型
lidashent的博客
04-14 1877
我想也许很多人都想有一个本地的ai大语言模型,当然如果能够摆脱比如openai,goole,baidu设定的语言规则,可以打破交流界限,自由交谈隐私之类的,突破规则,同时因为部署在本地也不担心被其他人知道,那最好不过了那究竟有没有这样的模型呢?llama2-7b模型就可以同时你也可以为他设定角色,这是一个支持可进行身份定义的本地语言模型,而非固定角色。
Llama 7B大语言模型本地部署全攻略！一步步教你轻松上手
最新发布
weixin_42780701的博客
01-24 1282
以上就是英码科技昇腾产品系列EA500I Mini边缘计算盒子适配大模型Llama 7B的完整部署流程。未来，我们将持续推出更多基于昇腾AI芯片产品的技术干货，欢迎大家留言告诉我们您希望了解哪些内容，我们会根据需求整理并分享！
llama2-7b本地部署linux
12-11
在Linux系统上本地部署Llama 2-7B模型可以通过以下步骤完成： ### 1. 准备工作 - **硬件要求**：确保你的机器有足够的内存（至少16GB RAM）和GPU（如果有的话，显存至少8GB）。 - **操作系统**：建议使用Ubuntu 20.04或更高版本。 ### 2. 安装依赖 首先，更新系统并安装必要的依赖项： ```bash sudo apt update sudo apt install -y git python3 python3-pip ``` ### 3. 创建虚拟环境 为了避免依赖冲突，建议使用Python虚拟环境： ```bash sudo apt install -y python3-venv python3 -m venv llama2_env source llama2_env/bin/activate ``` ### 4. 克隆Llama 2代码库 克隆Meta AI提供的Llama 2代码库： ```bash git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git cd llama ``` ### 5. 安装Python依赖 在克隆的代码库目录中安装Python依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 6. 下载模型权重 你需要在Meta AI的官方网站上申请访问权限，并下载Llama 2-7B的模型权重。下载完成后，将其解压到本地目录。 ### 7. 运行模型 使用以下命令运行模型： ```bash python3 example.py --ckpt_dir /path/to/llama2-7b --max_batch_size 1 ``` - `/path/to/llama2-7b`：模型权重的路径。 - `/path/to/tokenizer.model`：分词器的路径。 ### 8. 测试 可以通过运行一个简单的测试脚本来验证模型是否正常工作： ```bash python3 test.py ``` ### 9. 优化（可选） 如果你的机器有GPU，可以使用PyTorch的CUDA支持来加速模型推理： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` ### 10. 部署 根据需要，你可以将模型部署为一个API服务或集成到你的应用程序中。
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