Vicuna云端实践

简介

Vicuna是开源领域最强最著名的大语言模型,是UC伯克利大学的研究人员联合其它几家研究机构共同推出的一系列基于LLaMA微调的大语言模型。它是一个开源聊天机器人,具备增强的数据集和易于使用的可扩展基础设施支持,因为极其良好的表现以及官方提供的匿名评测而广受欢迎。

Vicuna基于LLaMA基础模型进行微调,数据为从ShareGPT.com收集的大约 7 万个用户共享对话。ShareGPT是一个ChatGPT数据共享网站,用户会上传自己觉得有趣的 ChatGPT 回答。

基于LLaMA-1微调的,由于LLaMA-1的限制,Vicuna不可用在商业上;Vicuna1.5系列则是基于LLaMA2微调的,支持免费商用,最高支持16K上下文。

Vicuna 1.5系列包含4个模型,与第一代相同参数的Vicuna 7B(1.5)、Vicuna 13B(1.5)以及在此基础上拓展的支持最高16K上下文输入的Vicuna 7B 16K和Vicuna 13B 16K两个模型。

Vicuna 13b可以直接支持中文。

部署

  • 阿里云创建实例
  • 初始化环境
apt-get update
apt-get install git-lfs 
git init
git lfs install 
  • 项目下载
git clone https://github.com/lm-sys/FastChat
cd FastChat
pip install –e .
  • 模型下载
git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/vicuna-7b.git
  • 命令行界面执行
python cli.py --model-path /mnt/workspace/vicuna-7b/

1) 错误:ImportError: Cannot import name ‘LlamaTokenizer’from ‘transformers’

修复:pip install --upgrade transformers
详情如下:
在这里插入图片描述
2) 错误:ImportError:LlamaTokenizer requires the SentencePiece library but it was not found in your environment.

修复:pip install SentencePiece
详情如下:
在这里插入图片描述
3) 执行命令结果如下:

python cli.py --model-path /mnt/workspace/vicuna-7b/

在这里插入图片描述

  • Webui执行

如果想要以web UI方式提供服务,则需要配置3个部分:

web servers,用户的交互界面;
model workers,托管模型;
controller,用以协调web server和model worker。

执行过程如下所示:
1) 启动控制器:

python controller.py --host 0.0.0.0

在这里插入图片描述
2) 启动model worker:

python model_worker.py --model-path /mnt/workspace/vicuna-7b/ --model-name vicuna-7b --host 0.0.0.0

在这里插入图片描述
3) 测试消息:

python test_message.py --model-name vicuna-7b

在这里插入图片描述
4) 启动gradio web server:

python gradio_web_server.py --port xxx(如:8506)

在这里插入图片描述
5) 浏览器展示:
在这里插入图片描述

03-29
<think>好的,我现在需要回答用户关于Vicuna模型的介绍及其应用的问题。首先,我需要根据用户提供的引用内容来组织信息。用户给了四个引用,分别涉及Vicuna的部署教程、MiniGPT-4的构建、新闻机构的应用案例,以及Vicuna的开源背景。 首先,Vicuna的简介部分,引用[4]提到它是基于LLaMA和Alpaca的开源模型,由多个大学的研究者共同开发。这点很重要,需要放在简介的开头,说明其来源和背景。引用[1]提到Vicuna的定义,可能可以结合这两部分,介绍模型的基本信息和目标。 接下来是技术特点,引用[4]提到13B参数规模和优化方法,比如调整训练损失函数和优化器,以及支持长文本对话。这些技术细节需要展开说明,但要注意用户可能不熟悉术语,需要用通俗的语言解释。 关于应用场景,引用[3]给出了新闻机构使用Wizard Vicuna 13B辅助内容创作的例子,可以具体说明如何应用。另外,引用[2]提到MiniGPT-4基于Vicuna-13B,说明其在多模态领域的应用,比如图像理解。这部分需要分点列出,清晰展示不同领域的应用。 部署部分,引用[1]详细说明了在Linux和Windows下的部署步骤,需要概括安装流程,但用户可能不需要太详细的步骤,只需提到支持多平台和社区资源即可。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如技术优化、应用案例比较、部署的硬件要求等。需要确保问题覆盖模型的各个方面,便于用户进一步探索。 现在需要检查是否符合系统级指令:使用正确的中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,不过用户的问题不涉及数学公式,所以这点可能不需要。但需要确保引用标识正确,每个引用结束加上[^n],比如在提到部署教程时加[^1],应用案例加[^3]等。 可能需要注意引用内容中的细节,比如Vicuna-13B的参数规模,优化方法中的监督微调(SFT)和RLHF,以及训练数据的规模。需要准确转述这些信息,避免错误。 最后,确保回答结构清晰,分点明确,语言通顺,符合用户要求的结构:简介、技术特点、应用场景、部署信息,然后相关问题。</think>### Vicuna 模型介绍及应用 #### 一、Vicuna 简介 Vicuna 是一个开源的 13B 参数规模大语言模型(LLM),由加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学等机构的研究者联合开发。它基于 Meta 的 LLaMA 模型框架,并借鉴了 Stanford Alpaca 项目的优化方法,旨在降低大模型的应用门槛,推动研究和实际场景的落地[^4]。Vicuna 通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)技术优化,支持长文本对话和多轮交互。 #### 二、技术特点 1. **高效训练**:使用约 7 万条用户对话数据进行微调,训练成本显著低于同类模型。 2. **性能优化**:调整了损失函数和优化器设计,减少内存占用并提升推理速度。 3. **多场景支持**:支持最长 2048 token 的上下文理解,适用于复杂对话任务。 #### 三、应用场景 1. **内容创作辅助** 新闻机构可利用 Wizard Vicuna 13B 快速生成文章初稿。例如,输入关键词或提纲后,模型自动生成文本,再由人工润色,效率提升约 40%[^3]。 2. **多模态模型开发** MiniGPT-4 基于 Vicuna-13B 构建,结合视觉编码器实现图像理解与对话功能,应用场景包括智能客服、教育工具等[^2]。 3. **定制化聊天机器人** 支持在 Linux/Windows 系统部署,用户可通过修改提示词模板构建个性化对话系统。 #### 四、部署与生态 - **安装要求**:需 Python 3.8+ 环境及至少 16GB 显存(GPU部署) - **开源社区**:提供完整的权重文件和技术文档,开发者可二次优化模型结构[^2]
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