Llama中文大模型-模型部署_ollama中文模型

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快速上手-使用Anaconda

第 0 步：前提条件

• 确保安装了 Python 3.10 以上版本。

第 1 步：准备环境

如需设置环境，安装所需要的软件包，运行下面的命令。

git clone https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese.git
cd Llama-Chinese
pip install -r requirements.txt

第 2 步：下载模型

你可以从以下来源下载Atom-7B-Chat模型。

• HuggingFace

• ModelScope

• WideModel

第 3 步：进行推理

使用Atom-7B-Chat模型进行推理

1. 创建一个名为 quick_start.py 的文件，并将以下内容复制到该文件中。

2. import torch
   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
   device_map = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "auto"
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('FlagAlpha/Atom-7B-Chat',device_map=device_map,torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True,trust_remote_code=True,use_flash_attention_2=True)
   model =model.eval()
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('FlagAlpha/Atom-7B-Chat',use_fast=False)
   tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
   input_ids = tokenizer(['<s>Human: 介绍一下中国\n</s><s>Assistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids
   if torch.cuda.is_available():
     input_ids = input_ids.to('cuda')
   generate_input = {
       "input_ids":input_ids,
       "max_new_tokens":512,
       "do_sample":True,
       "top_k":50,
       "top_p":0.95,
       "temperature":0.3,
       "repetition_penalty":1.3,
       "eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,
       "bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,
       "pad_token_id":tokenizer.pad_token_id
   }
   generate_ids  = model.generate(**generate_input)
   text = tokenizer.decode(generate_ids[0])
   print(text)
   

3. 2. 运行 quick_start.py 代码。

4. python quick_start.py
   

   快速上手-使用Docker

   详情参见：Docker部署

5. 第一步：准备docker镜像，通过docker容器启动

6. git clone https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese.git
    
   cd Llama-Chinese
    
   docker build -f docker/Dockerfile -t flagalpha/llama2-chinese:gradio .
   

   第二步：通过docker-compose启动chat_gradio

7. cd Llama-Chinese/docker
   doker-compose up -d --build
   

   快速上手-使用llama.cpp

   详情参见：使用llama.cpp

   快速上手-使用gradio

   基于gradio搭建的问答界面，实现了流式的输出，将下面代码复制到控制台运行，以下代码以Atom-7B-Chat模型为例，不同模型只需修改一下面的model_name_or_path对应的模型名称就好了 本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：【wpsshop博客】