首先新建项目:
MOSS部署项目,然后选择镜像,直接用官方的镜像就可以。
之后选择数据集:
公开数据集中,MOSS_复旦大学_superx 这个数据集就是了,大小31G多

完成选择后:

点击创建,暂不上传代码。
接着,点击运行代码

然后先选择B1主机即可,便宜一些,安装过程也挺费时间的,等装完了,再换成P1的主机。没有80G显存,这栋西跑不动。
如下图所示,进行设置配置即可

等待,到开发环境运行起来。
点击进入开发环境,在网页终端中,进行命令行操作:
cd /gemini/code/
git config --global url."https://gitclone.com/".insteadOf https://
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python3 -m pip install --upgrade pip
git clone https://github.com/OpenLMLab/MOSS.git
ls
可以看到路径下MOSS工程已近下载到位了

然后执行以下命令
cd MOSS/
mkdir fnlp
cd fnlp/
ln -s /gemini/data-1/MOSS /gemini/code/MOSS/fnlp/moss-moon-003-sft
ls -lash
达到如下效果,这样我们就把模型挂载到了MOSS web UI的正确路径。

接着进入到MOSS的路径下
cd /gemini/code/MOSS
修改requirements.txt文件,因为平台的torch版本要高,要修改,另外webui需要增加些库
修改torch版本和镜像版本一致 1.12.1
末尾增加2个库,如图所示
mdtex2html
gradio
修改后记得ctrl+s保存。

然后打开 文件

本文详细介绍了如何在云端部署MOSS语言模型,包括选择镜像、数据集,配置开发环境,修改配置文件以适应不同GPU资源,安装依赖库,并通过Gradio启动交互式界面。重点涉及了torch版本的匹配和环境设置。
最低0.47元/天 解锁文章
4670





