llama-3.1下载摆设

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huggingface
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配置环境变量

下载模型
  1. pip install -U huggingface_hub
复制代码
  1. huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --local-dir E:\codes\model\meta-llama\Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --local-dir-use-symlinks False --resume-download --token xxxxx  
复制代码

对于Linux系统
  1. export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
复制代码
  1. huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --local-dir /home/model/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --local-dir-use-symlinks False --resume-download --token xxxxx  
复制代码
使用wget一次下载单个文件
  1. wget --header "Authorization: Bearer 你的token" https://hf-mirror.com/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B/resolve/main/model-00003-of-00004.safetensors
复制代码
摆设

环境python3.10
  1. pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
复制代码
  1. pip install transformers==4.43.2 numpy==1.26.4 bitsandbytes==0.43.3 accelerate==0.33.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
复制代码
  1. from transformers import pipeline
  2. import torch
  3. model_id = r"E:\codes\model\meta-llama\Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"
  4. # pipeline = pipeline(
  5. #     "text-generation",
  6. #     model=model_id,
  7. #     model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
  8. #     device_map="auto",
  9. # )
  10. pipeline = pipeline(
  11.     "text-generation",
  12.     model=model_id,
  13.     model_kwargs={
  14.         "torch_dtype": torch.bfloat16,
  15.         "quantization_config": {"load_in_4bit": True}
  16.     },
  17. )
  18. messages = [
  19.     {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
  20.     {"role": "user", "content": "Who are you?"},
  21. ]
  22. outputs = pipeline(
  23.     messages,
  24.     max_new_tokens=256,
  25. )
  26. print(outputs[0]["generated_text"][-1])
复制代码
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