一、背景先容
1. AutoDL平台(AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL):算力平台,类似阿里云,它主要提供GPU算力。通常按小时收费,显卡(RTX 3090 - 24GB显存)+ CPU(14核)+ 内存(45GB)的配置,1.58元/时。开通后,可以通过网页大概ssh链接上服务器。
2. LLaMA大模型(魔搭社区-Meta-Llama-3-8B-Instruct):Meta公司(母公司:FaceBook)发布的开源商用版本。2023年7月,Meta公司发布了人工智能模型LLaMA 2的开源商用版本,意味着大模型应用进入了“免费期间”,初创公司也可以或许以低廉的价格来创建类似ChatGPT这样的聊天呆板人。LLaMA 2大语言模型系列是颠末预训练和微调的生成式文本模型,其参数数量从70亿到700亿不等。2024年4月19日消息,Meta推出了新版本Llama人工智能模型Llama 3,希望与ChatGPT竞争。
二、创建情况
2.1 创建开发机
本节内容选择3090卡一张,创建实例。
2.2 创建运行情况
利用conda创建情况
- conda create -n llama3 python=3.10
- conda activate llama3
- conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
复制代码
可以看到有了一个名称为llama3 的 conda情况
2.3 下载Llama3-Tutorial,这里有运行Llama3所需要的配置文件
- git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial
复制代码
2.4 下载模型
下面是通过SDK从魔塔下载模型的方式,通过修改参数可以下载不同模型。
- import torch
- from modelscope import snapshot_download, AutoModel
- import os
- # 这里我用了llama3中文社区的微调模型,如果需要别的以相同方法到modelscope下载模型
- # model_dir = snapshot_download('baicai003/Llama3-Chinese_v2',cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
- model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct',cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
复制代码 编辑down.py,并运行 python down.py。
通过软链接把下载文件映射到model文件夹。 三、启动模型
- streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/internstudio_web_demo.py \
- ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct
复制代码 通过SSH创建隧道,把当地端口转发到远端端口。此处的端标语38374 和 密码在AutoDL页面找 - ssh -CNg -L 8501:127.0.0.1:8501 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 38374
复制代码 最终效果,通过当地端口访问: 完毕! 下一节先容如何利用XTuner微调一个Llama模型。
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