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AI-windows下使用llama.cpp部署本地Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型

1年前作者：mrbone11分類：Toy博客閱讀(33)違法舉報

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Llamp.cpp環(huán)境配置

git clone git@github.com:ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

生成的文件在.\build\bin\，我們要用的是main.exe，bin\main.exe -h查看使用幫助

Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型介紹

本項目基于Meta發(fā)布的可商用大模型Llama-2開發(fā)，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期項目，開源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精調(diào)大模型。這些模型在原版Llama-2的基礎(chǔ)上擴充并優(yōu)化了中文詞表，使用了大規(guī)模中文數(shù)據(jù)進行增量預(yù)訓(xùn)練文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-857882.html

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llama.cpp部署在windows
本想部署LLAMA模型，但是基于顯卡和多卡的要求，很難部署在個人筆記本上，因此搜索發(fā)現(xiàn)有一個量化版本的LLAMA.cpp，部署過程和踩過的坑如下：（1）在GitHub - ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook\\\'s LLaMA model in C/C++中下載cpp到本地（2）創(chuàng)建conda環(huán)境（3）安裝Cmake 在安裝之前我們需
2024年02月04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）
前不久，Meta前腳發(fā)布完開源大語言模型LLaMA，隨后就被網(wǎng)友“泄漏”，直接放了一個磁力鏈接下載鏈接。然而那些手頭沒有頂級顯卡的朋友們，就只能看看而已了但是 Georgi Gerganov 開源了一個項目llama.cpp ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook’s LLaMA model in C/C++ (github.com) 次項目的牛逼
2023年04月23日
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【AI實戰(zhàn)】llama.cpp 量化部署 llama-33B
量化模型是將模型中的高精度浮點數(shù)轉(zhuǎn)化成低精度的int或其他類型得到的新的，花銷更小，運行更快的模型。 Inference of LLaMA model in pure C/C++。 llama.cpp 運行期占用內(nèi)存更小，推斷速度也更快，同樣的模型，7B 基礎(chǔ)模型舉例，32位浮點數(shù)的模型占用空間 27G，llama.cpp 量化后占用內(nèi)
2024年02月16日
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在低配Windows上部署原版llama.cpp
現(xiàn)在大語言模型的部署，通常都需要大的GPU才能實現(xiàn)，如果是僅僅想研究一下，大語言模型的算法，我們是很想能夠直接在我們的工作電腦上就能直接運行的， llama.cpp 就是很好的實現(xiàn)。 LLaMa.cpp 使用int4這種數(shù)值格式，其顯著降低了內(nèi)存需求，并且在大多數(shù)硬件上其性能嚴(yán)重
2024年02月09日
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【AI】RTX2060 6G Ubuntu 22.04.1 LTS (Jammy Jellyfish) 部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2
下載源碼創(chuàng)建venv 安裝依賴已安裝依賴列表下載編譯llama.cpp 編譯成功創(chuàng)建軟鏈接下載模型由于只有6G顯存，只下載基礎(chǔ)的對話模型chinese-alpaca-2-1.3b 瀏覽器打開地址：hfl/chinese-alpaca-2-1.3b at main 放到~/Downloads/ai 目錄下啟動chat報錯繼續(xù)折騰：這兩個文件需要手動在瀏覽器內(nèi)
2024年01月18日
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llama.cpp LLM模型 windows cpu安裝部署
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、測試運行參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/638427280 模型下載： https://huggingface.co/nya
2024年02月11日
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大模型部署手記（8）LLaMa2+Windows+llama.cpp+英文文本補齊
組織機構(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 LLM模型 windows cpu安裝部署；運行LLaMA-7B模型測試
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、測試運行參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/638427280 模型下載： https://huggingface.co/nya
2024年02月15日
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llama.cpp LLM模型 windows cpu安裝部署；運行LLaMA2模型測試
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2024年02月16日
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【AI】RTX2060 6G Ubuntu 22.04.1 LTS (Jammy Jellyfish) 部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2 【2】啟用GPU支持
接上篇【AI】RTX2060 6G Ubuntu 22.04.1 LTS (Jammy Jellyfish) 部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2-CSDN博客前面的實驗，chat.sh確認是運行在CPU模式下，未啟用GPU支持重新編譯llama.cpp 故障：nvcc fatal ? : Value \\\'native\\\' is not defined for option \\\'gpu-architecture\\\' 查看gpu-arch 修改Makefile，調(diào)整MK_NVCCFLAGS差異如下? yeqia
2024年01月23日
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