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llama.cpp 部署 llama-2-7b 測試 Llama 2

2年前作者：bit_lang分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了llama.cpp 部署 llama-2-7b 測試 Llama 2。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

首先進(jìn)入這里
https://github.com/facebookresearch/llama

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?點(diǎn)擊下載

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填寫注冊信息

llama.cpp 部署 llama-2-7b 測試 Llama 2,llama ?接受后繼續(xù)

llama.cpp 部署 llama-2-7b 測試 Llama 2,llama ?上面的按鈕點(diǎn)擊后，應(yīng)該郵箱就收到鏈接了，幾乎是很快的

把下面的鏈接復(fù)制后備用，注意24小時后會失效

提前先了解一下有3種模型

7b? 13b? 70b??

7b就是有70億參數(shù)，文件夾里面有3個文件

其中最大的是模型文件有13G

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外面還有分詞器清單和分詞器模型文件

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?如果下載全部的話體積特別大，注意啦354GB

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?所以我只下載了7B，它占用磁盤13GB的空間

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?我們再把開頭的倉庫地址復(fù)制后克隆

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在ubuntu 20.04環(huán)境下面克隆llama倉庫

git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git

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?安裝python依賴

pip install -e .

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?執(zhí)行download.sh

注意要把剛剛復(fù)制的url貼上去

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第二步，看看下面帥氣的男人，我們要再下載一個倉庫啦 llama.cpp 部署 llama-2-7b 測試 Llama 2,llama

?就是llama.cpp

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執(zhí)行命令??git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

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在里面make -j

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?安裝python依賴

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先在models文件夾里面創(chuàng)建7B的文件夾

?再拷貝模型文件,參考下面的命令? ?

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?使用python3 convert.py models/7B/

將7B模型轉(zhuǎn)換為ggml FP32格式

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轉(zhuǎn)換成功后變成了f32.bin文件? (ggml FP16格式)

它的大小是27GB

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?將模型量化為 4 位（使用 q4_0 方法）

./quantize ./models/7B/ggml-model-f32.bin ./models/7B/ggml-model-q4_0.bin q4_0

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?量化為 4 位之后模型就變小成4G了 llama.cpp 部署 llama-2-7b 測試 Llama 2,llama

?最后就可以推理了

./examples/chat.sh

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llama.cpp 部署 llama-2-7b 測試 Llama 2,llama 文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-687906.html

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2024年02月04日
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參考： https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/ https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599 cmake windows安裝參考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105 1、下載： 2、編譯 3、測試運(yùn)行參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/638427280 模型下載： https://huggingface.co/nya
2024年02月16日
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2024年02月16日
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2024年02月04日
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2024年02月04日
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Llama2通過llama.cpp模型量化 Windows&Linux本地部署
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2024年02月05日
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組織機(jī)構(gòu)：Meta（Facebook）代碼倉：https://github.com/facebookresearch/llama 模型：llama-2-7b 下載：使用download.sh下載硬件環(huán)境：暗影精靈7Plus Windows版本：Windows 11家庭中文版 Insider Preview 22H2 內(nèi)存 32G GPU顯卡：Nvidia GTX 3080 Laptop （16G）下載llama.cpp的代碼倉： git clone https://github.com/ggergan
2024年02月03日
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llama.cpp一種在本地CPU上部署的量化模型（超低配推理llama）
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2023年04月23日
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在低配Windows上部署原版llama.cpp
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2024年02月09日
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基于llama.cpp學(xué)習(xí)開源LLM本地部署
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2024年01月21日
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