本地/笔记本/纯 cpu 部署、使用类 gpt 大模型
文章目录
- 1. 安装 web UI
- 1.1. 下载代码库
- 1.2. 创建 conda 环境
- 1.3. 安装 pytorch
- 1.4. 安装 pip 库
- 2. 下载大模型
- 3. 使用 web UI
- 3.1. 运行 UI 界面
- 3.2. 加载模型
- 3.3. 进行对话
使用 web UI + 大模型文件,即可在笔记本上部署、使用类 gpt 大模型。
1. 安装 web UI
1.1. 下载代码库
https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
1.2. 创建 conda 环境
conda create -n textgen python=3.11
conda activate textgen
1.3. 安装 pytorch
文档:https://github.com/oobabooga/text-generation-webui#2-install-pytorch
System | GPU | Command |
---|---|---|
Linux/WSL | NVIDIA | pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 |
Linux/WSL | CPU only | pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu |
Linux | AMD | pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6 |
MacOS + MPS | Any | pip3 install torch torchvision torchaudio |
Windows | NVIDIA | pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 |
Windows | CPU only | pip3 install torch torchvision torchaudio |
1.4. 安装 pip 库
文档:https://github.com/oobabooga/text-generation-webui#3-install-the-web-ui
pip install -r <requirements file according to table below>
GPU | CPU | requirements file to use |
---|---|---|
NVIDIA | has AVX2 | requirements.txt |
NVIDIA | no AVX2 | requirements_noavx2.txt |
AMD | has AVX2 | requirements_amd.txt |
AMD | no AVX2 | requirements_amd_noavx2.txt |
CPU only | has AVX2 | requirements_cpu_only.txt |
CPU only | no AVX2 | requirements_cpu_only_noavx2.txt |
Apple | Intel | requirements_apple_intel.txt |
Apple | Apple Silicon | requirements_apple_silicon.txt |
2. 下载大模型
TheBloke: https://huggingface.co/TheBloke
TheBloke
是 hugging face 社区的一个用户, ta 提供了许多预量化大模型的下载。
量化
:将模型权重中的 float 替换为 int 等数据类型,损失一小部分精度,但减少内存占用、计算开销。
在该用户的 model 库中搜索需要的模型,常用关键词是 7b-gguf
。
- 其中
7b
代表模型的参数量 7 billion(常见参数量有 7b , 13b , 70b),参数量越大,模型精度越高,即对话质量越高。 gguf
是一个预量化大模型的格式,支持 cpu 、 gpu 共同加载模型,被广泛使用
在具体模型页面的 Provided files
部分可以看到该模型的不同量化版本、文件大小、预计内存占用、推荐与否。点击具体量化版本的模型即可下载。
3. 使用 web UI
3.1. 运行 UI 界面
打开 conda 命令行窗口,运行以下命令,并保持窗口开启:
conda activate textgen
cd text-generation-webui
python server.py
3.2. 加载模型
打开 127.0.0.1:7860
网页链接,model
页面,按上图进行模型加载即可(大概需要几十秒)。
具体文档:https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/wiki/04-‐-Model-Tab#llamacpp
3.3. 进行对话
打开 chat
页面,即可进行对话。
- 在对话框左侧菜单中有 “开始新对话” 等操作
- 需注意,大部分模型默认语言为英文(可在模型页面查看详情)
- 本地模型无法联网
相关文章:

本地/笔记本/纯 cpu 部署、使用类 gpt 大模型
文章目录 1. 安装 web UI1.1. 下载代码库1.2. 创建 conda 环境1.3. 安装 pytorch1.4. 安装 pip 库 2. 下载大模型3. 使用 web UI3.1. 运行 UI 界面3.2. 加载模型3.3. 进行对话 使用 web UI 大模型文件,即可在笔记本上部署、使用类 gpt 大模型。 1. 安装 web UI 1…...

企企通亮相广东智能装备产业发展大会:以数字化采购促进智能装备产业集群高质量发展
制造业是立国之本,是国民经济的主要支柱、是推动工业技术创新的重要来源。 广东作为我国制造业大省,装备制造业规模增长快速,技术水平居于全国前列。为全面贯彻学习党的二十大精神,进一步推动机械装备可靠性设计,促进新…...
pycharm安装教程
PyCharm的安装步骤如下: 找到下载PyCharm的路径,双击.exe文件进行安装。点击Next后,选择安装路径页面(尽量不要选择带中文和空格的目录),选择好路径后,点击Next进行下一步。进入Installation O…...

LeetCode【76】最小覆盖子串
题目: 思路: https://segmentfault.com/a/1190000021815411 代码: public String minWindow(String s, String t) { Map<Character, Integer> map new HashMap<>();//遍历字符串 t,初始化每个字母的次数for (int…...

光谱图像超分辨率综述
光谱图像超分辨率综述 简介 论文链接:A Review of Hyperspectral Image Super-Resolution Based on Deep Learning UpSample网络框架 1.Front-end Upsampling 在Front-end上采样中,是首先扩大LR图像,然后通过卷积网络对放大图像进行…...

Ubuntu apt-get换源
一、参考资料 ubuntu16.04更换镜像源为阿里云镜像源 二、相关介绍 1. apt常用命令 sudo apt-get clean sudo apt-get update2. APT加速工具 轻量小巧的零配置 APT 加速工具:APT Proxy GitHub项目地址:apt-proxy 三、换源关键步骤 1. 更新阿里源 …...

磐舟CI-Web前端项目
整体介绍 磐舟作为一个devops产品,它具备基础的CI流水线功能。同时磐舟的流水线是完全基于云原生架构设计的,在使用时会有一些注意事项。这里首先我们要了解磐舟整体的流水线打包逻辑。 文档结构说明 一般来说,磐舟推荐单个业务的标准git库…...

Flink 运行架构和核心概念
Flink 运行架构和核心概念 几个角色的作用: 客户端:提交作业JobManager进程 任务管理调度 JobMaster线程 一个job对应一个JobMaster 负责处理单个作业ResourceManager 资源的分配和管理,资源就是任务槽分发器 提交应用,为每一个…...

中间件安全:Apache Tomcat 文件上传.(CVE-2017-12615)
中间件安全:Apache Tomcat 文件上传. 当存在漏洞的 Tomcat 运行在 Windows / Linux 主机上,且启用了 HTTP PUT 请求方法(例如,将 readonly 初始化参数由默认值设置为ialse) , 攻击者将有可能可通过精心构造的攻击请求数据包向服务…...

Linux 命令补充
目录 tr 命令 命令举例 cut 命令 命令举例 uniq 命令 命令举例 sort 命令 命令举例 面试题 1. 给你一个文件如何提取前 10 的 IP 2. 如何提前 ss 中的状态 tr 命令 作用tr转换tr -d删除tr -c取反tr -s压缩 命令举例 cut 命令 作用cut提取cut -f指定列cut -d指定分…...
HTTP常见面试题(小林coding版总结)
1:HTTP基本概念 超文本 传输 协议 2:常见状态码 1xx 提示信息 2xx 成功 3xx 重定向 4xx 客户端错误 5xx 服务器错误 3:HTTP常见的字段 host 指定服务器的域名 Content-Length 回应的数据长度 Connection 长连接(Keep-Alive&#x…...

一整个分析模型库,大数据分析工具都这么玩了吗?
一整个分析模型库,100张BI报表,覆盖销售、财务、采购、库存等多个分析主题。只需对接ERP,就能自动生成BI报表,完成对海量数据的系统化分析。现在大数据分析工具都发展到这种程度了吗? 放眼看去,现阶段能做…...

最新企业服务总线ESB的国内主要厂商和开源厂商排名,方案书价格多少
企业服务总线ESB是什么? ESB平台(企业服务总线,Enterprise Service Bus)是一种企业级集成平台,它提供了一种开放的、基于标准的消息机制,通过简单的标准适配器和接口,来完成粗粒度应用ÿ…...

react重要知识点(面经)
react重要知识点(面经) react生命周期classhooks reduxredux 核心概念redux 计数器案例 react页面加载卡顿使用懒加载异步加载JavaScript压缩和缓存静态资源使用React.memo() PubSub使用方式1.1 react导入库1.2 react 页面引入pubsubjs1.3 pubsubjs使用2…...

面试题-6
1.精灵图和base64的区别是什么? 精灵图:把多张小图整合到一张大图上,利用定位的一些属性把小图显示在页面上,当访问页面可以减少请求,提高加载速度 base64:传输8bit字节代码的编码方式,把原本二进制形式转为64个字符的单位,最后组成字符串 …...

九宫格 图片 自定义 路径
<image :src" ../../static/img/ item.urlname .png " class"u-w-82 u-h-82 u-p-t-36"></image>使用场景:九宫格里含有多张图片 html <view class"u-p-b-46 u-p-x-35"><u-grid :border"false" c…...

Leetcode经典题目之“双指针交换元素“类题目
1 LC 27. 移除元素 class Solution {public int removeElement(int[] nums, int val) {int nnums.length;int s0;for(int i0;i<n;i){// 只有不等于目标值的时候才会进行交换,然后移动s指针if(nums[i]!val){swap(nums,i,s);}}return s;}void swap(int[]nums, int…...

计算机基础知识54
ORM的介绍 # ORM是什么? 我们在使用Django框架开发web应用的过程中,不可避免地会涉及到数据的管理操作(增、删、改、查),而一旦谈到数据的管理操作,就需要用到数据库管理软件,例如mysql、oracle…...

深度系统(Deepin)开机无法登录,提示等待一千五百分钟
深度系统(Deepin)20.0, 某次开机无法登录,提示等待一千五百分钟。 ????????? 用电脑这么多年,头一回遇到这种…...

工具及方法 - 多邻国: Duolingo
网站:Duolingo 有iOS和Android应用,在App Store和Google Play上都能下载。也可以使用网页版。我就在iOS上安装了付费版,为了小朋友学习英语,一年的费用¥588。 目前学习中的课程是英语、日语和粤语。英语是小学课程&a…...
<6>-MySQL表的增删查改
目录 一,create(创建表) 二,retrieve(查询表) 1,select列 2,where条件 三,update(更新表) 四,delete(删除表…...

树莓派超全系列教程文档--(61)树莓派摄像头高级使用方法
树莓派摄像头高级使用方法 配置通过调谐文件来调整相机行为 使用多个摄像头安装 libcam 和 rpicam-apps依赖关系开发包 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 配置 大多数用例自动工作,无需更改相机配置。但是,一…...
Admin.Net中的消息通信SignalR解释
定义集线器接口 IOnlineUserHub public interface IOnlineUserHub {/// 在线用户列表Task OnlineUserList(OnlineUserList context);/// 强制下线Task ForceOffline(object context);/// 发布站内消息Task PublicNotice(SysNotice context);/// 接收消息Task ReceiveMessage(…...

uniapp微信小程序视频实时流+pc端预览方案
方案类型技术实现是否免费优点缺点适用场景延迟范围开发复杂度WebSocket图片帧定时拍照Base64传输✅ 完全免费无需服务器 纯前端实现高延迟高流量 帧率极低个人demo测试 超低频监控500ms-2s⭐⭐RTMP推流TRTC/即构SDK推流❌ 付费方案 (部分有免费额度&#x…...
WEB3全栈开发——面试专业技能点P2智能合约开发(Solidity)
一、Solidity合约开发 下面是 Solidity 合约开发 的概念、代码示例及讲解,适合用作学习或写简历项目背景说明。 🧠 一、概念简介:Solidity 合约开发 Solidity 是一种专门为 以太坊(Ethereum)平台编写智能合约的高级编…...

保姆级教程:在无网络无显卡的Windows电脑的vscode本地部署deepseek
文章目录 1 前言2 部署流程2.1 准备工作2.2 Ollama2.2.1 使用有网络的电脑下载Ollama2.2.2 安装Ollama(有网络的电脑)2.2.3 安装Ollama(无网络的电脑)2.2.4 安装验证2.2.5 修改大模型安装位置2.2.6 下载Deepseek模型 2.3 将deepse…...
Caliper 负载(Workload)详细解析
Caliper 负载(Workload)详细解析 负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分,它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。 一、负载模块基本结构 一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构: use strict;/…...

Chromium 136 编译指南 Windows篇:depot_tools 配置与源码获取(二)
引言 工欲善其事,必先利其器。在完成了 Visual Studio 2022 和 Windows SDK 的安装后,我们即将接触到 Chromium 开发生态中最核心的工具——depot_tools。这个由 Google 精心打造的工具集,就像是连接开发者与 Chromium 庞大代码库的智能桥梁…...

如何应对敏捷转型中的团队阻力
应对敏捷转型中的团队阻力需要明确沟通敏捷转型目的、提升团队参与感、提供充分的培训与支持、逐步推进敏捷实践、建立清晰的奖励和反馈机制。其中,明确沟通敏捷转型目的尤为关键,团队成员只有清晰理解转型背后的原因和利益,才能降低对变化的…...
LOOI机器人的技术实现解析:从手势识别到边缘检测
LOOI机器人作为一款创新的AI硬件产品,通过将智能手机转变为具有情感交互能力的桌面机器人,展示了前沿AI技术与传统硬件设计的完美结合。作为AI与玩具领域的专家,我将全面解析LOOI的技术实现架构,特别是其手势识别、物体识别和环境…...