#下载好的hf模型地址
hf_model_path = './Llama-2-7b'
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(hf_model_path, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(hf_model_path)
prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
# Generate
generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
res = tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
print(res)
import transformers,torch
from transformers import LlamaForCausalLM, AutoTokenizer
#下载好的hf模型地址
hf_model_path = './Llama-2-7b'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(hf_model_path)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=hf_model_path,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
sequences = pipeline(
'I liked "Breaking Bad" and "Band of Brothers". Do you have any recommendations of other shows I might like?\n',
do_sample=True,
top_k=10,
num_return_sequences=1,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
max_length=200,
for seq in sequences:
print(f"Result: {seq['generated_text']}")
在本地使用Docker部署LLM GGML
模型
是一种方便有效的使用自然
语言
处理的
方式
。将
模型
docker化使其易于在不同环境之间移动，并确保其能够一致运行。在浏览器中测试
模型
提供了用户友好的界面，让您可以快速评估其性能。
这样的设置使您对基础架构和数据有更多控制，并更容易部署先进的
语言
模型
，适用于各种应用。这是在部署大型
语言
模型
方面迈出的一大步。
Llama
本地
推理
是指将
深度学习
模型
部署到本地设备进行
推理
的过程。在进行本地
推理
时，需要使用一定的显存来存储
模型
参数、输入数据和中间计算结果。
显存是指显卡上的存储空间，用于存储图形处理所需的数据和计算结果。显存的大小决定了设备可以同时处理的数据量和复杂度。
对于
Llama
本地
推理
，所需的显存取决于以下因素：
1.
模型
的大小：
模型
的大小由
模型
的参数数量和层数决定。通常来说，参数越多、层数越深的
模型
所需的显存就越大。
2. 输入数据的大小：输入数据的大小也会影响显存的使用量。如果输入数据过大，会增加显存的压力。
3. 网络结构和计算操作：不同的网络结构和计算操作对显存的消耗不同。例如，卷积层通常需要更多的显存，而全连接层需要较少的显存。
同时，显存的大小也取决于设备的硬件规格。一般来说，显卡的显存大小越大，设备处理复杂
模型
和大数据集的能力就越强。
总之，
Llama
本地
推理
所需的显存大小是一个与
模型
、数据和硬件规格相关的问题。为了保证
推理
过程的顺利进行，我们需要根据具体的任务和设备情况进行显存的分配和管理。
