当前位置: 首页 > news >正文

Ubuntu下python3.12安装, 分布式 LLM 推理 exo 安装调试过程, 运行自己的 AI 集群

创作不易 只因热爱!!

热衷分享,一起成长!

“你的鼓励就是我努力付出的动力”

—调试有点废,文章有点长,希望大家用心看完,肯定能学废,感谢.

1. Ubuntu下python3.12安装

1.1 导入 Python 的稳定版 PPA,不用编译
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
1.2 安装python3.12
sudo apt install python3.12 python3.12-venv python3.12-dev python3.12-distutils# sudo apt install python3.12-full # 或可使用这个全安装
1.3 配置选择python3的使用,随时切换使用版本
ls /usr/bin/python*
root@lucky-ubuntu2204:~/pythonpro# ls /usr/bin/python*
/usr/bin/python3  /usr/bin/python3-config  /usr/bin/python3.12  /usr/bin/python3.10 
###如上结果显示有py3.10, py3.12.sudo update-alternatives --list python3
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.12 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.10 2
sudo update-alternatives --config python3 #切换使用的版本,根据提示选择
python3 -V # 查看选择后的使用版本

切换python版本运行过程结果如下

root@lucky-ubuntu2204:~/pythonpro# sudo update-alternatives --list python3
update-alternatives: error: no alternatives for python3
root@lucky-ubuntu2204:~/pythonpro# sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.12 1
update-alternatives: using /usr/bin/python3.12 to provide /usr/bin/python3 (python3) in auto mode
root@lucky-ubuntu2204:~/pythonpro# sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.10 2
update-alternatives: using /usr/bin/python3.10 to provide /usr/bin/python3 (python3) in auto mode
root@lucky-ubuntu2204:~/pythonpro# sudo update-alternatives --config python3
There are 2 choices for the alternative python3 (providing /usr/bin/python3).Selection    Path                 Priority   Status
------------------------------------------------------------
* 0            /usr/bin/python3.10    2         auto mode1            /usr/bin/python3.12   1         manual mode2            /usr/bin/python3.10    2         manual modePress <enter> to keep the current choice[*], or type selection number: 1
update-alternatives: using /usr/bin/python3.12 to provide /usr/bin/python3 (python3) in manual mode
root@lucky-ubuntu2204:~/pythonpro# python3 -V
Python 3.12.4
1.4 pip3.12的安装
# sudo apt install python3-pip # 不推荐使用这个安装,会导致后续pip关联原有py3.10版本的程序wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python3 get-pip.py

同样查看本地的pip版本

ls /usr/bin/pip*# 安装后本地没有,于是创建软链接
which pip # 找到pip安装后位置
ln -s /usr/local/bin/pip /usr/bin/pip
# 设置pip的国内访问镜像
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Tips :过程可能有错误提示如下

ModuleNotFoundError: No module named 'apt_pkg'

No module named ‘apt_pkg’ 解决方法:

cd /usr/lib/python3/dist-packages
sudo cp apt_pkg.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so apt_pkg.so

2. 安装调试使用,分布式推理exo

2.1.创建venv环境,激活环境安装exo
python3 -m venv .venva
source .venv/bin/activate
git clone https://github.com/exo-explore/exo.git
# git clone https://gitdl.cn/https://github.com/exo-explore/exo.git 
# git地址前加https://gitdl.cn/,这样的方法访问是加速git访问cd exo
python3 -m pip install -e .

Tips: 如果报错tinygrad无法安装,可以先git安装tinygrad.

# python3 -m pip install tinygrad # 报错,github访问慢cd .. #先返回上层目录
git clone https://gitdl.cn/https://github.com/tinygrad/tinygrad.git
cd tinygrad
python3 -m pip install -e .
cd ../exo #安装完返回exo目录
sudo vi setup.py # 编辑安装, 注释掉 tinygrad, 保存退出再安装
python3 -m pip install -e .
cd .. #返回上层目录
2.2.下载Meta-Llama-3-8B
# source .venv/bin/activate  # 重新激活环境,如已退出venv环境export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
huggingface-cli download --local-dir-use-symlinks False --resume-download bofenghuang/Meta-Llama-3-8B --local-dir /root/.cache/tinygrad/downloads/llama3-8b-sfr

确认离线文件目录:
/root/.cache/tinygrad/downloads/
确认有llama3-8b-sfr文件夹:
/root/.cache/tinygrad/downloads/llama3-8b-sfr/
并且此llama3-8b-sfr内有以下文件:
model.safetensors.index.json,
llama3-8b-sfr/tokenizer.model,
llama3-8b-sfr/model-00001-of-00004.safetensors,
llama3-8b-sfr/model-00002-of-00004.safetensors,
llama3-8b-sfr/model-00003-of-00004.safetensors,
llama3-8b-sfr/model-00004-of-00004.safetensors

2.3.运行 exo 及调试
sudo apt install clang -y # 安装使用CPU推理
# source .venv/bin/activate  # 重新激活环境,如已退出venv环境
DEBUG=9 python3 exo/main.py

运行后如下图:
在这里插入图片描述

2.3.1 或使用huggingface.co的镜像站hf-mirror.com运行
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com DEBUG=9 python3 exo/main.py
2.3.2 或使用离线模式运行
HF_HUB_OFFLINE=1 DEBUG=9 python3 exo/main.py

Tips: 本地运行, 修改路径下文件 exo/api/chatgpt.py

  .from_pretrained("/root/.cache/tinygrad/downloads/llama3-8b-sfr", local_files_only=True)
2.3.3 本地运行修改内容, 如图:

在这里插入图片描述

2.3.1 运行报错subprocess.CalledProcessError: clang

clang returned non-zero exit status 1.错误内容如下:

subprocess.CalledProcessError: Command '['clang', '-include', 'tgmath.h', '-shared', '-march=native', '-O2', '-Wall',
'-Werror', '-x', 'c', '-fPIC', '-', '-o', '/tmp/tmp920xv7jw']' returned non-zero exit status 1.

按Ctrl + C 手动终止运行
调试修改文件tinygrad/tinygrad/runtime/ops_clang.py运行后

vi tinygrad/tinygrad/runtime/ops_clang.py
######### 修改
# try:
#   subprocess.check_output(['clang', '-include', 'tgmath.h', ...
# except subprocess.CalledProcessError as e:
#   print(src)
#   print(e)
#########
HF_HUB_OFFLINE=1 DEBUG=9 python3 exo/main.py

调试ops_clang.py运行结果如下:
print(src)==>

void E_4194304_4(__fp16* restrict data0, const __bf16* restrict data1) {
for (int ridx0 = 0; ridx0 < 4194304; ridx0++) {
int alu0 = (ridx0*4);
int alu1 = (alu0+1);
int alu2 = (alu0+2);
int alu3 = (alu0+3);
__bf16 val0 = data1[alu1];
__bf16 val1 = data1[alu2];
__bf16 val2 = data1[alu3];
__bf16 val3 = data1[alu0];
data0[alu1] = (__fp16)(val0);
data0[alu2] = (__fp16)(val1);
data0[alu3] = (__fp16)(val2);
data0[alu0] = (__fp16)(val3);
}
}

print(e) ==>

 __bf16 is not supported on this target

按Ctrl + C 手动终止运行

定位到问题在这里

subprocess.check_output(['clang', '-include', 'tgmath.h', '-shared', '-march=native', '-O2', '-Wall', '-Werror', '-x', 'c', '-fPIC', '-o', '/tmp/tmp7weyfuio'], input=src.encode('utf-8'))

把以上src的内容存入 /tmp/tmp1234, 直接运行clang如下

root@lucky-ubuntu2204:~/pythonpro/exo/exo/inference# clang -include tgmath.h -shared -march=native -O2 -Wall -Werror -x c -fPIC -o /tmp/tmp4321 /tmp/tmp1234
/tmp/tmp1234:1:48: error: __bf16 is not supported on this target
void E_4194304_4(__fp16* restrict data0, const __bf16* restrict data1) { ^/tmp/tmp1234:7:5: error: __bf16 is not supported on this target __bf16 val0 = data1[alu1];    ^/tmp/tmp1234:8:5: error: __bf16 is not supported on this target    __bf16 val1 = data1[alu2];    ^/tmp/tmp1234:9:5: error: __bf16 is not supported on this target    __bf16 val2 = data1[alu3];    ^/tmp/tmp1234:10:5: error: __bf16 is not supported on this target    __bf16 val3 = data1[alu0];    ^/tmp/tmp1234:11:27: error: cannot type-cast from __bf16    data0[alu1] = (__fp16)(val0);                          ^~~~~~/tmp/tmp1234:12:27: error: cannot type-cast from __bf16    data0[alu2] = (__fp16)(val1);                          ^~~~~~/tmp/tmp1234:13:27: error: cannot type-cast from __bf16    data0[alu3] = (__fp16)(val2);                          ^~~~~~/tmp/tmp1234:14:27: error: cannot type-cast from __bf16    data0[alu0] = (__fp16)(val3);                          
^~~~~~9 errors generated.

### 找了一下原因,__bf16 is not supported on this target意思是###
### CPU太老了,需要支持AVX512才可以运行.CPU是i3-8100无法使用.###
### 于是更换安装显卡CUDA ###

2.3.2 ubuntu安装显卡CUDA驱动

也可以上官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive查找安装CUDA驱动.
在这里插入图片描述

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
nvcc --version # 安装完成,查看CUDA
root@lucky-ubuntu2204:~/pythonpro/exo# nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Nov_18_09:45:30_PST_2021
Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.119
Build cuda_11.5.r11.5/compiler.30672275_0	

更换加速器可以在调试前写入

  HF_HUB_OFFLINE=1 CUDA=1 DEBUG=9   python3 exo/main.pyHF_HUB_OFFLINE=1 GPU=1 DEBUG=9   python3 exo/main.py

tinygrad支持的加速如下

GPU (OpenCL) # sudo apt install opencl-headers ocl-icd-opencl-dev -y
CLANG (C Code) # sudo apt install clang -y #CPU,x86需支持AVX512
LLVM
METAL
CUDA # 安装CUDA驱动
AMD # amd_comgr
NV

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

!!!总之, 过旧的设备及CPU无法支持分布式 LLM 推理,如果拥有各种高端设备, 比如有以上加速器的各设备(iPad,Mac,较新的至强CPU电脑,有较显卡电脑,等等), 建立运行自己的 AI 集群才有可能.!!!

但行好事,莫问前程!

end

**你好呀,我是一个医信行业工程师,喜欢学习,喜欢搞机,喜欢各种捣,也会持续分享,如果喜欢我,那就关注我吧!**

往期精彩:
[AI]在家中使用日常设备运行您自己的 AI 集群.适用于移动、桌面和服务器的分布式 LLM 推理。
作者|医信工程师随笔|Carltiger_github

图片|自制|侵删

关注我,我们共同成长

“你的鼓励就是我分享的动力”

相关文章:

Ubuntu下python3.12安装, 分布式 LLM 推理 exo 安装调试过程, 运行自己的 AI 集群

创作不易 只因热爱!! 热衷分享&#xff0c;一起成长! “你的鼓励就是我努力付出的动力” —调试有点废,文章有点长,希望大家用心看完,肯定能学废,感谢. 1. Ubuntu下python3.12安装 1.1 导入 Python 的稳定版 PPA,不用编译 sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa sudo…...

pytest-bdd 行为驱动自动化测试

引言 pytest-bdd 是一个专为Python设计的行为驱动开发&#xff08;BDD&#xff09;测试框架&#xff0c;它允许开发人员使用自然语言&#xff08;如Gherkin&#xff09;来编写测试用例&#xff0c;从而使测试用例更易于理解和维护。 安装 通过pip安装 pip install pytest-b…...

PostgreSQL11 | 触发器

本文章代码已在pgsql11.22版本上运行且通过&#xff0c;展示页由pgAdmin8.4版本提供 上一篇总结了原著的第十章有关pgsql的视图的用法&#xff0c;本篇将总结pgsql的触发器的用法。 触发器 使用触发器可以自动化完成一些在插入数据或修改数据时&#xff0c;某些需要同期同步的…...

cesium canvas广告牌

在有些业务中&#xff0c;对场景中的广告牌样式要求比较高&#xff0c;需要动态显示一些数据&#xff0c;这个时候&#xff0c;我们可以通过将复杂背景样式制作成图片&#xff0c;通过canvas绘制图片和动态数据&#xff0c;从而达到比较好的显示效果。 1 CanvasMarker 类封装 …...

使用Floyd算法求解两点间最短距离

Floyd算法 Floyd算法又称为Floyd-Warshell算法&#xff0c;其实Warshell算法是离散数学中求传递闭包的算法&#xff0c;两者的思想是一致的。Floyd算法是求解多源最短路时通常选用的算法&#xff0c;经过一次算法即可求出任意两点之间的最短距离&#xff0c;并且可以处理有负权…...

linux“how_paras.sh“ E212: 无法打开并写入文件

经过一番测试和查找&#xff0c; [6localhost bin]$ find / -name "hello.sh" 2>/dev/null /home/6/bin/hello.sh [6localhost bin]$ ls hello.sh ls: 无法访问hello.sh: 没有那个文件或目录&#xff0c;为什么在/bin文件下却不能打开&#xff0c; [6localhost …...

CSS mask-image 实现边缘淡出过渡效果

使用场景 在生产环境中&#xff0c;遇到一个需求&#xff0c;需要在一个深色风格的大屏页面中&#xff0c;嵌入 Google Maps。为了减少违和感&#xff0c;希望地图四边能够淡出过渡。 这里的“淡出过渡”&#xff0c;关键是淡出&#xff0c;而非降低透明度。 基于 Google Ma…...

电子元器件—电容和电感(一篇文章搞懂电路中的电容和电感)(笔记)(面试考试必备知识点)电容和电感作用、用途、使用、注意事项、特点等(面试必备)-笔记(详解)

作者&#xff1a;Whappy 座右铭&#xff1a;不曾拥有&#xff0c;何来失去&#xff01; 时间&#xff1a;2024年8月2日08:40:04 一、电容的作用 储能&#xff1a; 电容器通过充电储存电荷在电容板上&#xff0c;形成电场储存电能。当需要释放储存的电能时&#xff0c;电荷…...

2024HDU Contest 5 Problem 5

题目链接 从大到小枚举gcd的值 d d d&#xff0c;以及编号为 d d d的倍数的点&#xff0c; [ d , 2 d , 3 d , … ] [d,2d,3d,\dots] [d,2d,3d,…]。 然后对于任何一条边 ( x , y ) (x,y) (x,y)&#xff0c;如果 x x x的子树和 y y y的子树里都有编号为 d d d倍数的点&#xf…...

nGQL入门

引言 nGQL&#xff08;NebulaGraph Query Language&#xff09;是用于操作 NebulaGraph 的查询语言。它的语法类似于 Cypher&#xff0c;但有自己独特的特性。以下是一些 nGQL 的基本语法和操作示例&#xff0c;以帮助你入门。 基本概念 节点&#xff08;Vertex&#xff09;…...

[CP_AUTOSAR]_系统服务_DEM模块(二)功能规范介绍

目录 1、DEM 功能规范描述1.1、Startup behavior1.2、Monitor re-initialization 在前面 《[CP_AUTOSAR]_系统服务_DEM模块&#xff08;一&#xff09;》文中&#xff0c;简要介绍了 DEM 模块的功能、与其它模块之间的功能交互&#xff0c;本文将接着介绍 DEM 模块的功能规范。…...

Linux中yum、rpm、apt-get、wget的区别,yum、rpm、apt-get常用命令,CentOS、Ubuntu中安装wget

文章目录 一、常见Linux发行版本二、Linux中yum、rpm、apt-get、wget的区别2.1 yum2.2 rpm2.3 apt-get2.4 wget2.5 总结 三、CentOS中yum的作用3.1 yum清空缓存列表3.2 yum显示信息3.3 yum搜索、查看3.4 yum安装3.5 yum删除、卸载程序3.6 yum包的升级、降级 四、Ubuntu中apt-ge…...

IPython的使用技巧2

关注我&#xff0c;持续分享逻辑思维&管理思维&面试题&#xff1b; 可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导&#xff1b; 推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》&#xff0c;目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用&#xff0c;让人能紧跟时代的…...

win10打开程序闪退的解决方法,亲测好用

当我们在使用win10系统的时候&#xff0c;可能会遇到安装某些程序后无法正常使用&#xff0c;一打开就闪退&#xff0c;或者点击右下角图标就消失了&#xff0c;而其他程序却可以正常打开使用。下面小编就来和大家分享亲测好用的win10打开程序闪退的解决办法。 问题原因分析&a…...

木舟0基础学习Java的第二十一天(数据库,MySQL,SQLyog)

数据库 数据库&#xff1a;按照数据结构来组织 存储数据的厂库 数据管理系统(Database Management System,DBMS)&#xff1a;一套操作和管理数据库的软件 用于简历 使用 维护数据库 关系型数据库&#xff1a;采用关系模型作为数据组织方式 逻辑结构是一张二维表 由行和列组成…...

python-鼠标绘画线条程序

闲来无聊简单编写了一个绘图小程序。 主要思路 主要是基于Python中的内置模块turtle编写的&#xff0c;简单扩展了一下&#xff0c;通过绑定事件能够达到鼠标绘制、删除、存储已经绘制图案的线条这几个功能。 路径结构 -draw- define.py- main.py- myturtle.py使用 点住鼠…...

【Python实战】如何优雅地实现 PDF 去水印?

话接上篇&#xff0c;自动化处理 PDF 文档&#xff0c;完美实现 WPS 会员功能 小伙伴们更关心的是如何去除 PDF 中的水印~ 今天&#xff0c;就来分享一个超简单的 PDF 去水印方法~ 1. 原理介绍 在上一篇中&#xff0c;我们介绍了如何将 PDF 文档转换成图片&#xff0c;图片…...

Keysight(原Agilent) E4980AL 精密 LCR 表特性与技术指标

Keysight(原Agilent) E4980AL 精密 LCR 表为基础 LCR 表树立了行业标准&#xff0c;可在多个频率范围内提供更佳的精度、速度和通用性。E4980AL 结合了种类繁多的附件&#xff0c;适用于一般研发和生产环境中的各种元件和材料测量。也可通过频率升级而提升投资回报率。 Keysig…...

【运维】Redis主从复制 配置

【运维】Redis主从复制 配置 主库配置Master # 默认情况下&#xff0c;是 启用保护模式的&#xff0c;其他主机的客户端无法连接到 Redis 。当想要其他主机的客户端连接到 Redis 时&#xff0c;需要修改为 no 。protected-mode no 从库配置Slave # replicaof [master主机ip] …...

C++ 微积分 - 求导 - 自动微分(Automatic Differentiation)

C 微积分 - 求导 - 自动微分&#xff08;Automatic Differentiation&#xff09; flyfish 自动微分&#xff08;Automatic Differentiation&#xff0c;简称 AD&#xff09;是一种用于精确计算函数导数的技术。它结合了符号微分的准确性和数值微分的效率。自动微分的核心思想…...

AtCoder 第409​场初级竞赛 A~E题解

A Conflict 【题目链接】 原题链接&#xff1a;A - Conflict 【考点】 枚举 【题目大意】 找到是否有两人都想要的物品。 【解析】 遍历两端字符串&#xff0c;只有在同时为 o 时输出 Yes 并结束程序&#xff0c;否则输出 No。 【难度】 GESP三级 【代码参考】 #i…...

【JVM】- 内存结构

引言 JVM&#xff1a;Java Virtual Machine 定义&#xff1a;Java虚拟机&#xff0c;Java二进制字节码的运行环境好处&#xff1a; 一次编写&#xff0c;到处运行自动内存管理&#xff0c;垃圾回收的功能数组下标越界检查&#xff08;会抛异常&#xff0c;不会覆盖到其他代码…...

Nuxt.js 中的路由配置详解

Nuxt.js 通过其内置的路由系统简化了应用的路由配置&#xff0c;使得开发者可以轻松地管理页面导航和 URL 结构。路由配置主要涉及页面组件的组织、动态路由的设置以及路由元信息的配置。 自动路由生成 Nuxt.js 会根据 pages 目录下的文件结构自动生成路由配置。每个文件都会对…...

Device Mapper 机制

Device Mapper 机制详解 Device Mapper&#xff08;简称 DM&#xff09;是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架&#xff0c;为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程&#xff0c;并配以详细的…...

C++使用 new 来创建动态数组

问题&#xff1a; 不能使用变量定义数组大小 原因&#xff1a; 这是因为数组在内存中是连续存储的&#xff0c;编译器需要在编译阶段就确定数组的大小&#xff0c;以便正确地分配内存空间。如果允许使用变量来定义数组的大小&#xff0c;那么编译器就无法在编译时确定数组的大…...

Mysql8 忘记密码重置,以及问题解决

1.使用免密登录 找到配置MySQL文件&#xff0c;我的文件路径是/etc/mysql/my.cnf&#xff0c;有的人的是/etc/mysql/mysql.cnf 在里最后加入 skip-grant-tables重启MySQL服务 service mysql restartShutting down MySQL… SUCCESS! Starting MySQL… SUCCESS! 重启成功 2.登…...

破解路内监管盲区:免布线低位视频桩重塑停车管理新标准

城市路内停车管理常因行道树遮挡、高位设备盲区等问题&#xff0c;导致车牌识别率低、逃费率高&#xff0c;传统模式在复杂路段束手无策。免布线低位视频桩凭借超低视角部署与智能算法&#xff0c;正成为破局关键。该设备安装于车位侧方0.5-0.7米高度&#xff0c;直接规避树枝遮…...

【C++】纯虚函数类外可以写实现吗?

1. 答案 先说答案&#xff0c;可以。 2.代码测试 .h头文件 #include <iostream> #include <string>// 抽象基类 class AbstractBase { public:AbstractBase() default;virtual ~AbstractBase() default; // 默认析构函数public:virtual int PureVirtualFunct…...

6个月Python学习计划 Day 16 - 面向对象编程(OOP)基础

第三周 Day 3 &#x1f3af; 今日目标 理解类&#xff08;class&#xff09;和对象&#xff08;object&#xff09;的关系学会定义类的属性、方法和构造函数&#xff08;init&#xff09;掌握对象的创建与使用初识封装、继承和多态的基本概念&#xff08;预告&#xff09; &a…...

ZYNQ学习记录FPGA(一)ZYNQ简介

一、知识准备 1.一些术语,缩写和概念&#xff1a; 1&#xff09;ZYNQ全称&#xff1a;ZYNQ7000 All Pgrammable SoC 2&#xff09;SoC:system on chips(片上系统)&#xff0c;对比集成电路的SoB&#xff08;system on board&#xff09; 3&#xff09;ARM&#xff1a;处理器…...