LLaMA-7B部署实操指南：从服务器配置到模型微调全解析

LLaMA-7B部署的学习体验

我在教学中遇到了一些肤色，将骆驼用于部署专业领域模型，以下记录的步骤和经验旨在提供未来评论的参考。
首先，我使用的服务器配备了8 张V1 00图形卡，运行CUDA版本1 1 ,6 ，Pytorch版本1 .1 3 .1 Python版本3 .1 0我根据Pytorch做准备，包括创建虚拟环境和安装依赖库。
我会特别注意下载和安装Palter Library的Gitub存储库，方便1 3 E5 3 FC，以获取正确的版本。
要启动实验，请下载版本7 B和1 3 B de Llama。
在下载链接和Baidu NetDisk中，更新的链接提供了重量下载Llama。
下载后，我是一个真正的目录，并指示了原始Llama模型的转换。
为了适应中国环境，以俯仰式的-plus-7 b下载并完成了对原始Llama型号的转换，以适应与中国词汇列表的兼容性更大的格式。
然后在词汇量中扩展。
由于最初的美洲驼（中文）中国人的支持有限，因此，羊驼在此基础上以中文术语扩展，而原始模型则合并词汇并更新LOA重量。
我的目标是在提前训练中迈出第一步和第二步。
尽管公众对跳过文本的建议并没有做到这一点，但第一次专注于常规嵌入模型。
根据阶段，使用结构技术来对模型的重量结构进行，并使用火车嵌入和更新结构参数。
在时间准备时间内，数据将以TXT形式处理合适的专业现场任务，并进行清理以进行数据拟合培训。
我跑到run_pt.sh写作并支付预培训。
请注意，可以在运行中使用的错误1 00 ++组成的版本是清除文章中的解决方案。
在训练阶段以及书面run_clm_pt_with_peft.py的更改将以发生的typeError错误解决。
最后，预训练结果是在output_clm目录中建立的。
格式化的皮带适合专业领域，并用中国美洲驼模型磨损pt_lora_model。
在纪律微调时间，我遵循了类似于斯坦福尔帕卡的培训计划，增加了可训练的参数的数量，并有足够的主张计划。
数据准备遵循问答表。
run_sft.sh的更改是解决运行时发生的错误，并在训练后将结果存储在QA-Output目录中。
最后，我用指令微调阶段带形成了最后一个模型，第二次预先预先预先预先预先预先预先预先调整阶段。
整个过程涉及理解和执行合并指令，因为两个leasa示例的顺序是正确的，最终模型适合指导专业领域。
为了深入了解1 3 B Llama示例的特定部署，您可以参考相关的关节或教程。

本地化部署deepseek需要什么配置

Delpsek本地化需要特定的设备和软件环境组成。
在设备方面，推荐的配置至少包括以下NVIDIA3 0系列或高于GPU（2 4 GB的视频和推荐之前），至少8 个基本中央加工单元（例如AMD5 9 00X或Inteli7 1 2 7 00），至少是3 2 GB的RAM，以及至少1 00 GB的Solid Space Space（SSD）。
这些配置确保DeepSeek模型正常工作，并处理复杂的人工智能任务。
在软件环境中，您需要安装Linux操作系统（Ubuntu 2 0.04 +）或Windows（推荐的WSL2 ），建议使用Python版本为3 .1 0+，您还需要安装与GPU版本相匹配的CUDA和CUDNN。
此外，还需要Pytorch，因为DeepSeek取决于Pytorch进行推断。
除了形成基本设备和软件外，还可以看到一些改进解决方案，例如使用FlashAttente来提高推理速度，并发布Webi将DeepSeek模型转换为API接口以进行易于连接。
通常，当地的DeepSeek出版需要特定的技术基础和对资源的投资。
发布之前，请检查您的设备和环境是否符合标准，以确保您可以享受DeepSeek提供的有效性能和强大功能。

pytorch安装，好用、精简、易懂

Pytorch安装过程是简单有效的。
以下内容易于使用安装步骤，简化且易于理解：安装Anaconda并创建虚拟环境：确保安装Anaconda。
在Anacondaprompt中输入ConsaCreTetorchpython = 3 .1 0命令，以创建一个称为Torch的虚拟环境，并指定Python版本为3 .1 0激活虚拟环境：使用Condactittorch命令激活刚刚创建的虚拟环境。
访问官方Pytorch网站以获取安装命令：访问Pytorch官方网站，然后根据操作系统和CUDA版本选择适当的安装命令。
确保CUDA驱动程序版本大于4 00，并选择一个比CUDA版本略低的Pytorch版本以确保兼容性。
安装Pytorch：如果您需要加速安装，则可以添加镜像源。
例如，使用pipinstallc命令 torcia。
在安装新版本的Pytorch之前，请确保删除原始版本。
检查安装：打开命令行提示符，然后输入python进入Python环境。
输入EmportoRch以尝试导入Pytorch库。
输入Torch.cuda.is_available以检查是否正确安装了CUDA。
如果返回真相，则意味着CUDA已正确安装。
注意：在安装过程中，可以通过副人员查看在虚拟环境中安装的软件包。
如果您需要删除虚拟环境及其所有内容，则可以使用Carmoventorarchall命令。
如果需要删除特定的软件包，则可以使用ConaramovePackage_name或pipuninstallpackage_name命令。

Ubuntu配置CPU、GPU版本tensorflow环境

本文介绍了如何在Linux操作系统分布的Ubuntu版本中配置Python Deep库库Tensorflow的新版本，该版本可以使用CPU或GPU执行。
本文以两部分描述。
第一部分是TensorFlow的配置方法，CPU版本，第二部分是Tensorflow的配置方法，即GPU版本。
本文的Python版本为3 .1 0，但是配置想法适用于其他版本。
### CPU版本配置配置CPU版本的TensorFlow非常简单。
首先，最好根据文章中提到的内容配置Anaconda环境。
如果您需要在虚拟环境中配置TensorFlow库，则可以创建虚拟环境并启动以下操作。
本文直接在基本环境中，即基本环境。
通过终端运行以下命令以查看当前的Anaconda环境。
然后安装张量库。
当您运行上面的代码时，当前环境中当前支持的最新版本的TensorFlow库开始自动安装。
安装完成后，请检查安装结果。
此时，我们已经完成了TensorFlow库配置的CPU版本。
接下来，确保当前的TensorFlow库通过特定方法支持GPU任务。
运行指定的代码。
空列表的结果意味着当前的TensorFlow库不支持GPU任务。
这是因为配置了TensorFlow库的CPU版本。
理论上通过库支持GPU工作，但是GPU所需的依赖性未在当前环境中进行配置。
### GPU版本将在GPU版本的TensorFlow之后引入。
配置分为两个阶段：NVIDIADRIVER配置和CUDA配置。
#### NVIDIADRIVER配置首先配置NVIDIA驱动程序。
通过终端运行命令以检查驱动程序状态。
如果未安装驱动程序或版本有问题，则可以通过指定方法来安装NVIDIA驱动程序。
建议使用更方便的自动安装方法。
#### CUDA配置NVIDIADRIVER配置并执行CUDA配置。
首先，访问TensorFlow库的官方网站，并找到TensorFlow以及Cuda和Cudnn版本匹配表。
选择适当的CUDA版本。
通常，选择最新版本。
转到官方CUDA官方网站，根据计算机模型选择内容，然后注意选择“ Runfile（本地）”。
该网站显示最新版本的CUDA，并根据需要选择上一个版本。
下载完成后，使用终端命令安装它。
安装过程中可能存在冲突，您需要删除原始驱动程序，然后重新安装它。
安装完成后，请检查CUDA配置和环境变量配置。
配置####### cudnn时，您还应检查Tensorflow库版本与CUDA和CUDNN版本之间的匹配表。
下载相应的Cudnn版本以完成安装和确认。
#### TensorFlow库配置配置最后配置了TensorFlow库。
在终端中运行特定命令，以安装TensorFlow库的指定版本。
完成配置后，当前的TensorFlow库通过Python代码支持GPU工作检查一下。
在这一点上，我们已经完成了构成Ubuntu环境中Tensorflow的CPU或GPU版本的整个过程。
本文的阶段使您可以查看是否正确配置了必要的环境，以实现CPU或GPU中最佳的张量流性能。