[大模型]LLaMA3-8B-Instruct WebDemo 部署_llama-3-8b-instruct部署

环境准备

在 autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu20.04)-->12.1

接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行 demo。

pip 换源加速下载并安装依赖包

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install modelscope==1.11.0
pip install langchain==0.1.15
pip install "transformers>=4.40.0" accelerate tiktoken einops scipy transformers_stream_generator==0.1.16
pip install streamlit
1
2
3
4
5
6
7
8
9

考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在 AutoDL 平台准备了 LLaMA3 的环境镜像，该镜像适用于该仓库的所有部署环境。点击下方链接并直接创建 Autodl 示例即可。
https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/self-llm-LLaMA3

模型下载

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。

在 /root/autodl-tmp 路径下新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py 执行下载，模型大小为 15 GB，下载模型大概需要 2 分钟。

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os

model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
1
2
3
4
5

代码准备

在/root/autodl-tmp路径下新建 chatBot.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件。下面的代码有很详细的注释，大家如有不理解的地方，欢迎提出issue。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import streamlit as st

# 在侧边栏中创建一个标题和一个链接
with st.sidebar:
    st.markdown("## LLaMA3 LLM")
    "[开源大模型食用指南 self-llm](https://github.com/datawhalechina/self-llm.git)"

# 创建一个标题和一个副标题
st.title("
声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/知新_RL/article/detail/978177