LLaMA在Windows环境下的安装部署教程

LLaMA的安装过程其实非常简单,只需要几条CMD命令行即可完成。其实个人感觉效果不如ChatGPT,而且对硬件要求较高,本站并不推荐个人部署。

介绍

关于什么是LLaMa,详细情况可以看下面这篇文章。

Git安装

该软件的作用是拉取远程Github仓库代码,可以让你的Stable Diffusion远程实时更新,及时使用全新功能。如果您的电脑内还没有安装Git,请参考下面的文章来安装Git。

Conda安装

Conda有Anaconda和Miniconda两个版本可以选择,Anaconda属于完整版,默认包含很多库,但我们用不到,本教程使用的是Miniconda,所以推荐大家也选择Miniconda。

备注:如果您想安装Anaconda也是可以的,教程所使用的命令行完全一样,不用担心不适配的问题。

环境搭建

首先,我们在电脑本地磁盘中创建一个文件夹,用来存放该项目。本站在电脑的D盘创建了一个openai.wiki文件夹用来存放数据,完整的路径为D:/openai.wiki目录。

指定路径

我们打开CMD,首先执行如下命令,使CMD的盘符为我们的工作路径。

cd /d D:\openai.wiki

执行如下命令,获取LLaMA官方远程Github仓库项目文件到本地。

git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git

此时,会在D:/openai.wiki目录下看到已经自动创建了一个名字llama的文件夹,我们在CMD内执行下面的命令,进行到刚刚获取的llama项目。

创建Conda环境

conda create -n name llama

### 安装和配置 llama.cpp 的方法 #### 工具与环境准备 对于 Windows 用户来说,推荐使用 MSYS2 和 MinGW 来编译项目[^1]。这不仅简化了开发工具链的设置过程,还提供了类 Unix 的工作环境,有助于更顺畅地完成后续操作。 #### 下载并安装MSYS2 访问官方网站获取最新版本的 MSYS2 并按照指示完成安装流程。启动 MSYS2 后更新包数据库以及核心系统软件包: ```bash pacman -Syu ``` 接着关闭终端再重新打开一次来应用更改,之后继续升级剩余部分直至无新更新为止: ```bash pacman -Su ``` #### 配置MinGW构建环境 为了支持 C++ 编程语言特性,在 MSYS2 中执行如下命令以安装必要的组件: ```bash pacman -S mingw-w64-x86_64-toolchain ``` 上述指令会自动处理所有依赖关系并将所需项加入到 PATH 变量里以便随时调用。 #### 获取源码仓库 通过 Git 或者直接下载 ZIP 文件的方式从 GitHub 上克隆 `llama.cpp` 项目的官方存储库至本地磁盘位置。 #### 构建项目 进入解压后的目录结构根部,利用 CMake 进行交叉编译前先确认已满足前置条件——即拥有适合目标架构 (x86/x64) 的 GCC/G++ 版本;随后创建一个新的子文件夹用于放置生成物,并切换进去执行下面这段脚本来初始化整个工程: ```bash mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) ``` 这里 `-j$(nproc)` 参数的作用是指定并发作业数等于当前 CPU 核心数量从而加快速度。 #### 测试运行 成功编译完成后应该可以在指定路径下找到可执行程序 (`main.exe`) ,此时便可以尝试加载预训练好的权重参数来进行简单的预测任务验证一切正常运作。 #### 硬件加速选项 针对 Intel 或 AMD 显卡用户而言,可以通过阅读 `SYCL.md` 文档了解有关于如何启用 GPU 加速的具体指导说明[^2]。 #### 更详细的部署指南 对于希望进一步探索 LLaMA 模型在中国市场的应用场景或者有意向将其应用于生产实践中的开发者们,则建议参照 Alpaca 提供的一系列详尽教程学习更多关于模型转换、量化压缩等方面的知识点[^3]。
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