一般做网站的宽度怎么处理的,深圳华强北现在能去吗,wordpress在哪里输入统计代码,房地产新闻app哪个好对于机器在内网#xff0c;无法连接互联网的服务器来说#xff0c;想要部署体验开源的大模型#xff0c;需要拷贝各种依赖文件进行环境搭建难度较大#xff0c;本文介绍如何通过制作docker镜像的方式#xff0c;通过llama.cpp实现量化大模型的快速内网部署体验。 一、llam…对于机器在内网无法连接互联网的服务器来说想要部署体验开源的大模型需要拷贝各种依赖文件进行环境搭建难度较大本文介绍如何通过制作docker镜像的方式通过llama.cpp实现量化大模型的快速内网部署体验。 一、llama_cpp介绍
LLaMA 全称是Large Language Model Meta AI是由Meta AI原FacebookAI研究实验室研究人员发布的一个预训练语言模型。该模型最大的特点就是基于以较小的参数规模取得了优秀的性能模型参数量从7B到65B 与其他大型语言模型一样LLaMA的工作原理是将一连串的单词作为输入并预测下一个单词以递归地生成文本。 LLaMA.cpp 项目是开发者 Georgi Gerganov 基于 Meta 的 LLaMA 模型实现的纯 C/C 版本用于模型推理。 无需任何额外依赖相比 Python 代码对 PyTorch 等库的要求C/C 直接编译出可执行文件跳过不同硬件的繁杂准备可以在笔记本上运行大大降低了门槛。 项目开源地址GitHub - ggerganov/llama.cpp: Port of Facebooks LLaMA model in C/C 二、镜像制作过程 1、下载基础镜像
在dockerhub上下载对应的镜像版本关注需要的cuda版本和操作系统版本。
docker pull nvidia/cuda:11.2.2-devel-ubuntu20.04 运行镜像
docker run -id --gpus all -v D:\download:/app/model -p 8080:8080 nvidia/cuda:11.2.2-devel-ubuntu20.04
进入容器
docker exec -it xxxx /bin/bash 2、配置yum
apt-get -y install git wget 修改国内源
gedit /etc/apt/sources.list
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
apt-get update 3、安装python3.10
下载依赖
apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget libbz2-dev 下载python源码
wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/Python-3.10.0.tgz
tar -zvxf Python-3.10.0.tgz
cd Python-3.10.0/
配置
./configure --enable-optimizations
编译
make
安装
make install 更新python默认指向删除旧的链接
remove /usr/bin/python
ln -s /usr/local/bin/python3.10 /usr/bin/python
ln -s /usr/local/bin/pip3 /usr/bin/pip 4、安装make等其他库
apt-get -y install build-essential libgl-dev libglib2.0-0 gcc g make cmake unzip curl 5、安装llama.app
mkdir /app
cd /app
git clone GitHub - ggerganov/llama.cpp: Port of Facebooks LLaMA model in C/C
cd llama.cpp mkdir build cd build cmake .. -DLLAMA_CUBLASON cmake --build . --config Release 报错如下
报错
CMake Error at CMakeLists.txt:252 (cmake_minimum_required): CMake 3.17 or higher is required. You are running version 3.16.3 -- Configuring incomplete, errors occurred! 6.更新cmake版本(如果上一步没有报错则跳过该步骤)
wget https://cmake.org/files/v3.23/cmake-3.23.0.tar.gz
tar -zxvf cmake-3.23.0.tar.gz
cd cmake-3.23.0
./configure
make -j8
make install
ln -s /usr/local/bin/cmake /usr/bin/cmake 重新编译安装
cmake .. -DLLAMA_CUBLASON cmake --build . --config Release 成功
7.运行
./server --host 0.0.0.0 -m /app/model/xxxx.gguf -c 128 -ngl 10
