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环境信息:
PyTorch 2.0.0
Python 3.8(ubuntu20.04)
Cuda 11.8
RTX 3090(24GB) * 1
模型
/home/zhangwei/llm
源码
/usr/local/project/conda/Qwen/Qwen
mkdir -p /root/autodl-tmp/usr/local/project/conda/Qwen #【用来存放Qwen2源码】 mkdir -p /root/autodl-tmp/home/zhangwei/llm #【用来存放Qwen2模型】 cd /root/autodl-tmp/usr/local/project/conda/Qwen #【进入文件夹】 git clone https://github.com/QwenLM/Qwen2.git #[下载Qwen源码】 cd /root/autodl-tmp/usr/local/project/conda/Qwen/Qwen pip install -r requirements.txt pip install -r requirements_web_demo.txt cd /root/autodl-tmp/home/zhangwei/llm #【进入模型文件夹】 #安装modelscope pip install modelscope opencv-python #下载模型 modelscope download --model 'qwen/Qwen2-7B-Instruct' --cache_dir '/root/autodl-tmp/home/zhangwei/llm' #下载模型 modelscope download --model 'qwen/Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4' --cache_dir '/root/autodl-tmp/home/zhangwei/llm' #如果提示缺AutoGPTQ就安装AutoGPTQ,cuda 11.7 #对于 CUDA 11.7: pip install auto-gptq --extra-index-url https://huggingface.github.io/autogptq-index/whl/cu117/ #对于 CUDA 11.8: pip install auto-gptq --extra-index-url https://huggingface.github.io/autogptq-index/whl/cu118/ #对于 RoCm 5.4.2: pip install auto-gptq --extra-index-url https://huggingface.github.io/autogptq-index/whl/rocm542/ #运行时选择自己想要用的模型 #提示缺什么就用pip装什么,需要注意的是版本 cuda 、python 等版本的兼容问题 #web运行 #--server-port 指定运行端口 #--server-name 指定 IP #-c 指定模型目录 python web_demo.py --server-port 6006 --server-name 0.0.0.0 -c /root/autodl-tmp/home/zhangwei/llm/qwen/Qwen2-7B-Instruct #命令行运行 #-c 指定模型目录 python cli_demo.py -c /root/autodl-tmp/home/zhangwei/llm/qwen/Qwen2-7B-Instruct
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