大模型之路1：趟一条小路

在人工智能的浪潮中，大模型以其强大的性能和广泛的应用前景，成为了研究者和开发者们关注的焦点。作开源大语言模型的代表，LIama2是典型的代表。不过我暂时用的是Baichuan2-13B-Chat做的测试。本文主要是介绍如何尝试搭建Baichuan2-13B-Chat的软硬件环境，为探索大模型之路趟一条小路。

一、硬件准备

搭建大模型环境首先需要有足够的硬件支持。由于大模型训练和推理过程中涉及大量的数据计算和存储，因此对计算资源的要求较高。在准备硬件时，应重点考虑以下几个方面：
处理器：选择高性能的CPU，以保证模型训练和推理的速度。
内存：大模型通常需要较大的内存空间来存储中间数据和模型参数，因此建议配备足够的RAM。
存储：确保有足够的硬盘空间来存储训练数据、模型文件和日志等。
显卡：对于支持GPU加速的大模型，配备高性能的显卡可以显著提升训练和推理的效率。
参考推理的效果：
（1）在笔记本上曾经跑起来过7B和7B-4bit模型，当然，速度是很慢的。当时配置是 10885（i9）+2080Super+96G内存（这个不是必须），对话的时候，大概1-3分钟回答一句吧。13B的模型是跑不起来的。
（2）在台式机（刃9000K），13900KF + 4080 + 96G内存，对话大概1分钟以内
（3）在一个服务器上，CPU频数不高，忘了，3090的卡，对话大概不到1分钟
（4）在新服务器上，用的是8*A800的小型环境，之前的7B没尝试，直接上的13B，感觉十来秒就能对话。而且回答内容明显效果要比7B的好。
个人感觉，自用的桌面电脑，最好采用14900K+4090+128G内存+液冷，相对来说性价比还是比较高的，现在192内存有点太贵了不合适。当然，对CPU和GPU的液冷也是个人偏见，感觉似乎更安静一点点，长期用的安全性还请大神指点。

二、软件环境搭建

软件搭建过程涉及多个步骤，包括环境配置、模型下载与安装、以及必要的依赖库的安装等。

操作系统：之前笔记本上是在Win+PyCharm环境上尝试的，能debug就很棒，起码不用频繁的每次等待加载模型。
深度学习环境配之前，首先查看硬