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调用 LLama 3.1 模型涉及几个关键步骤:
首先,确保你的服务器或个人计算机具备足够的硬件配置来支持 LLaMA 3.1 模型的运行。例如,使用配备有 24G 显存的 4090 型号 GPU 的服务器,并安装相应的操作系统、Python 环境、CUDA 和 PyTorch。
通过 pip 安装所需的依赖库,例如 fastapi、uvicorn、modelscope、transformers 和 accelerate。
使用 modelscope 的 snapshot_download
函数下载模型。模型的大小约为 15GB,下载可能需要一些时间。
加载预训练的分词器和模型,并将输入转换为模型所需的格式。然后,使用模型生成回复。
以下是一个简化的代码示例:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch # 加载预训练的分词器和模型 model_name_or_path = '/path/to/your/model' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16) # 输入文本 input_text = "你的输入文本" input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').input_ids # 生成回复 generated_ids = model.generate(input_ids) response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(response)
使用 Ollama 进行部署
Ollama 是一个开源的大语言模型服务工具,可以简化大模型的本地部署和运行过程。通过执行命令 ollama run llama3.1
,可以下载并启动 LLaMA 3.1:8B 模型。模型下载完成后,会自动启动并进入命令行交互模式。
使用 OpenWeb UI 和 Spring AI
OpenWeb UI 是一个功能丰富且易于使用的大模型管理工具,它为用户提供了一个直观的图形化界面。Spring AI 则是 Spring 生态里的人工智能应用框架,提供了与各种大语言模型交互的高级抽象接口。
这些工具可以增强模型交互体验和简化 API 的调用过程,使得管理和配置模型更加方便。
请注意,实际操作时可能需要根据你的具体环境和模型版本进行调整
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。
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