本地/笔记本/纯 cpu 部署、使用类 gpt 大模型

文章目录

    • 1. 安装 web UI
      • 1.1. 下载代码库
      • 1.2. 创建 conda 环境
      • 1.3. 安装 pytorch
      • 1.4. 安装 pip 库
    • 2. 下载大模型
    • 3. 使用 web UI
      • 3.1. 运行 UI 界面
      • 3.2. 加载模型
      • 3.3. 进行对话

使用 web UI + 大模型文件,即可在笔记本上部署、使用类 gpt 大模型。

1. 安装 web UI

1.1. 下载代码库

https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

1.2. 创建 conda 环境

conda create -n textgen python=3.11
conda activate textgen

1.3. 安装 pytorch

文档:https://github.com/oobabooga/text-generation-webui#2-install-pytorch

System GPU Command
Linux/WSL NVIDIA pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
Linux/WSL CPU only pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Linux AMD pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6
MacOS + MPS Any pip3 install torch torchvision torchaudio
Windows NVIDIA pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
Windows CPU only pip3 install torch torchvision torchaudio

1.4. 安装 pip 库

文档:https://github.com/oobabooga/text-generation-webui#3-install-the-web-ui

pip install -r <requirements file according to table below>
GPU CPU requirements file to use
NVIDIA has AVX2 requirements.txt
NVIDIA no AVX2 requirements_noavx2.txt
AMD has AVX2 requirements_amd.txt
AMD no AVX2 requirements_amd_noavx2.txt
CPU only has AVX2 requirements_cpu_only.txt
CPU only no AVX2 requirements_cpu_only_noavx2.txt
Apple Intel requirements_apple_intel.txt
Apple Apple Silicon requirements_apple_silicon.txt

2. 下载大模型

TheBloke: https://huggingface.co/TheBloke

TheBloke 是 hugging face 社区的一个用户, ta 提供了许多预量化大模型的下载。

  • 量化:将模型权重中的 float 替换为 int 等数据类型,损失一小部分精度,但减少内存占用、计算开销。

本地/笔记本/纯 cpu 部署、使用类 gpt 大模型_第1张图片

在该用户的 model 库中搜索需要的模型,常用关键词是 7b-gguf

  • 其中 7b 代表模型的参数量 7 billion(常见参数量有 7b , 13b , 70b),参数量越大,模型精度越高,即对话质量越高。
  • gguf 是一个预量化大模型的格式,支持 cpu 、 gpu 共同加载模型,被广泛使用

本地/笔记本/纯 cpu 部署、使用类 gpt 大模型_第2张图片

在具体模型页面的 Provided files 部分可以看到该模型的不同量化版本、文件大小、预计内存占用、推荐与否。点击具体量化版本的模型即可下载。

3. 使用 web UI

3.1. 运行 UI 界面

打开 conda 命令行窗口,运行以下命令,并保持窗口开启:

conda activate textgen
cd text-generation-webui
python server.py

3.2. 加载模型

本地/笔记本/纯 cpu 部署、使用类 gpt 大模型_第3张图片

打开 127.0.0.1:7860 网页链接,model 页面,按上图进行模型加载即可(大概需要几十秒)。

具体文档:https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/wiki/04-‐-Model-Tab#llamacpp

3.3. 进行对话

本地/笔记本/纯 cpu 部署、使用类 gpt 大模型_第4张图片

打开 chat 页面,即可进行对话。

  • 在对话框左侧菜单中有 “开始新对话” 等操作
  • 需注意,大部分模型默认语言为英文(可在模型页面查看详情)
  • 本地模型无法联网

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