win10,win11 下部署Vicuna-7B，Vicuna-13B模型，gpu cpu运行

运行Vicuna-7B需要RAM>30GB或者14GB的显存
运行Vicuna-13B需要RAM>60GB或者28GB的显存

如果没有上面的硬件配置请绕行了，我笔记本有64G内存，两个都跑跑看，使用python3.9，当时转换13b时一直崩溃后来发现是没有设定虚拟内存，后来加上了9个G，才可以跑起来

下载llama原始模型 

nyanko7/LLaMA-7B at mainWe’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.https://huggingface.co/nyanko7/LLaMA-7B/tree/mainhuggyllama/llama-13b at mainWe’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.https://huggingface.co/huggyllama/llama-13b/tree/main也可以用迅雷下载下面的链接，注只要7b，13b就可以了

磁力链接：magnet:?xt=urn:btih:b8287ebfa04f879b048d4d4404108cf3e8014352&dn=LLaMA

下载的文件如下：

下载vicuna-7b-delta-v1.1 和vicuna-13b-delta-v1.1 

https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1/tree/mainWe’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1/tree/mainlmsys/vicuna-13b-delta-v1.1 at mainWe’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v1.1/tree/main 

 安装相关软件

pip install fschat
pip install protobuf==3.20.0
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cd transformers
python setup.py install

转换llaMA模型

7b

python transformers/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py  --input_dir LLaMA/  --model_size 7B  --output_dir ./output/llama-7b

13b

python transformers/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py  --input_dir LLaMA/  --model_size 13B  --output_dir ./output/llama-13b

 

 合并生成Vicuna模型，13b的64g内存罩不住，得要设定虚拟内存16G-64G左右就够了

python -m fastchat.model.apply_delta --base ./output/llama-7b --target ./vicuna-7b --delta ./vicuna-7b-delta-v1.1

python -m fastchat.model.apply_delta --base ./output/llama-13b --target ./vicuna-13b --delta ./vicuna-13b-delta-v1.1

 参数介绍：

base	转换llaMA模型后的路径
target	合并生成后的保存路径
delta	下载的vicuna-7b-delta-v1.1路径

 

运行模型，使用半浮点数１６位

python -m fastchat.serve.cli --model-path ./vicuna-7b --device cpu

python -m fastchat.serve.cli --model-path ./vicuna-13b --device cpu

 7b的占用约26G内存，在64G内存上，i9 12900h运行、响应速度还可以，

13b的占用大约50G内存，在64G内存上，i9 12900h运行缓慢

使用量化版本，就是把３２位的浮点参数压缩成８位 ，速度会快，占用内存变小，智商会下降

python -m fastchat.serve.cli --model-path ./vicuna-7b --device cpu --load-8bit

python -m fastchat.serve.cli --model-path ./vicuna-13b --device cpu --load-8bit

 ７Ｂ占了７个Ｇ

 １３Ｂ占了１３个Ｇ

 总结：尽管小点的模型可以运行了，如果想自己进行微调还是要使用gpu ,推荐A100显卡，或者A800. 先期不投硬件先租用可以用矩池云 - 专注于人工智能领域的云服务商矩池云是一家专注于人工智能领域的GPU云服务商。提供稳定的人工智能云服务器、人工智能教学实训环境、高速网盘等服务，支持公有云、私有云、专有云、硬件直采等专业级人工智能解决方案。https://matpool.com/

不过在上述机器上cpu运行得很慢，于是想尝试一下gpu版本，我手里只有一张1080ti，11g内存的，就只能勉强运行一下6B的再加上量化才可以。如何部署呢？

Start Locally | PyTorchhttps://pytorch.org/get-started/locally/

由于这台电脑 之前的NVIDIA GPU Computing Toolkit是 v10.0的这个pytorch 2.0.1 要求的是11.8的，于是要更新一下CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

要注册帐号下载，11.8的版本

 下载完这个以后安装，这时环境变量也发生了变化。

 然后必须再下载cuDNN,也要下载对应的版本

cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

上图中红框的都可以。下载完成后解压缩，

 然后把这个目录的东西全部拷贝到

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

目录会重合，这样就不用再配一次环境变量了。

装好这两个应用后，我们再到最上面下载pytorch gpu版本 

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

之后写个代码testgpu.py看看gup是否有效

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

输出为true时，就表示可以用了 

运行gpu执行，因为我的1080ti只有11G，只能用--load-8bit

python -m fastchat.serve.cli --model-path ./vicuna-7b --load-8bit

如果有12G以上显存的 运行

python -m fastchat.serve.cli --model-path ./vicuna-7b 

 

模型推理(Web UI方式)
如果想要以web UI方式提供服务，则需要配置3个部分。

web servers，用户的交互界面
model workers，托管模型
controller，用以协调web server和model worker
启动控制器

python -m fastchat.serve.controller --host 0.0.0.0

启动model worker,使用cpu 

python -m fastchat.serve.model_worker  --model-path ./vicuna-7b --model-name vicuna-7b --host 0.0.0.0 --device cpu --load-8bit

使用gpu 

python -m fastchat.serve.model_worker --model-path ./vicuna-7b --model-name vicuna-7b --host 0.0.0.0  --load-8bit 

等到该过程完成加载模型，您会看到“Uvicorn 正在运行......".模型工作者会将自身注册到控制器。

要确保您的模型工作人员已正确连接到控制器，请使用以下命令发送测试消息：

python -m fastchat.serve.test_message --model-name vicuna-7b

 l输出如下就表示可以了

 然后启动一个web服务器

python -m fastchat.serve.gradio_web_server --port 8809

这时在浏览器上输入

http://localhost:8809

就可以使用了！好像用gpu可以支持多路用户并行访问！下图两个请求是同时发的