LLaMA2上手指南:使用Docker快速部署官方大模型
2023.12.19 05:23浏览量:5简介:使用 Docker 快速上手官方版 LLaMA2 开源大模型
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使用 Docker 快速上手官方版 LLaMA2 开源大模型
随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLM)成为了当前的热点研究方向。然而,要构建和训练这样的大模型需要大量的计算资源,以及深厚的技术背景。幸运的是,开源社区为我们提供了许多现成的解决方案,其中之一就是 LLaMA(Large Language Model Family of AI)。
LLaMA 是一个由 Facebook AI Research 开发的开源语言模型家族。它包括多个大小不同的模型,从小型到超大型,可以满足不同用户的需求。最近,LLaMA 的官方团队还发布了 LLaMA2,这是一个更强大、更灵活的版本。
然而,要在自己的计算机上运行 LLaMA2 并不容易,因为它需要大量的硬件资源和复杂的配置。为了简化这一过程,官方团队提供了一个 Docker 镜像,使得用户可以通过 Docker 容器快速上手 LLaMA2。
Docker 是一个开源的容器化平台,它可以让开发者将应用程序打包成一个可移植的容器,并在任何支持 Docker 的平台上运行。使用 Docker 可以大大简化应用程序的部署和运行过程。
下面是一些关于如何使用 Docker 快速上手官方版 LLaMA2 开源大模型的步骤:
- 安装 Docker
首先,你需要在你的计算机上安装 Docker。Docker 支持多种操作系统,包括 Windows、macOS 和 Linux。你可以从 Docker 官方网站下载并安装适合你操作系统的版本。 - 获取 LLaMA2 Docker 镜像
在安装好 Docker 后,你可以通过以下命令获取 LLaMA2 的 Docker 镜像:
这个命令会从 Docker Hub 上下载 LLaMA2 的 CPU 版本镜像。如果你想使用 GPU 版本,可以使用以下命令:docker pull llama2/llama2-cpu
docker pull llama2/llama2-gpu
- 运行 LLaMA2 容器
在获取了 LLaMA2 的 Docker 镜像后,你可以通过以下命令运行 LLaMA2 容器:
这个命令会在一个交互式终端中启动 LLaMA2 的 CPU 版本容器。你可以通过这个终端与 LLaMA2 进行交互。如果你想使用 GPU 版本,可以使用以下命令:docker run -it llama2/llama2-cpu bash
docker run -it llama2/llama2-gpu bash
- 使用 LLaMA2
在运行了 LLaMA2 容器后,你可以通过以下命令使用 LLaMA2:
首先,你需要选择一个模型。例如,如果你想使用默认的中型模型(约 4.3B parameters),可以使用以下命令:
然后,你可以使用以下命令与 LLaMA2 进行交互:export LM_NAME=llama2_43B_zhwiki_zh_model
```bash
python3 /opt/llama/run_zhwiki.py —model_name $LM_NAME —generate_samples —generate_dataset —save_dataset /opt/llama/$LM_NAME’_samples’ —input_file /opt/llama/$LM_NAME’_input.txt’ —output_file /opt/llama/$LM_NAME’_output.txt’ —device ‘cuda:0’ —prng —inference_epochs 5 —min_sequence_length 512 —max_sequence_length 1024 —batch_size 8 —temperature 0.7 —log_level ‘info’ —dataset_cache /opt/llama/$LM_NAME’_dataset’ —num_workers 8 —no_progress_bar —samples_per_prompt 1000 —num_samples 1000000 —prompt ‘’ —seed 42 —dataset /opt/llama/$LM_NAME’_dataset’ —data_file /opt/llama/$LM_NAME’_data.txt’ —train —epochs 100 —learning_rate 3e-4 —warmup_proportion 0.1 —gradient_accumulation_steps 4 —max_grad_norm 1.0 —model /opt/llama/$LM_NAME’_model’ —tokenizer /opt/llama/$LM_NAME’_tokenizer’ —output /opt/llama/$LM_NAME’_output’ —bpe false —testing false —xlmroberta false —decoder olignorm true —embeddim 512 —lindim 8 —tiedweights false —fullbatches false —normalize false —dataformat束 false —download true —outputfolder /opt

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