用通俗易懂的方式讲解大模型:Llama2 部署讲解及试用方式

发布时间:2023年12月29日

Llama 一直被视为 AI 界的开源大模型中的巨擘。然而,由于其开源协议的限制性条款,商业用途的免费使用一直未能实现。

但这种情况在最近发生了根本性的转变,Meta 发布了备受瞩目的 Llama2,这是一个免费可供商业使用的版本。

这个大型预训练语言模型 Llama2,出自 Meta AI 之手,它能接收任何形式的自然语言文本输入,并产生文本形式的输出。笔者也第一时间尝试了一下,这里记录一下 Llama2 的部署及免费试用方法。

Llama2 下载

要使用 Llama2 需要先下载它的模型,这里介绍几种下载模型的方式。

通俗易懂讲解大模型系列

官方申请

官方渠道比较正规,但是需要申请,申请的过程其实并不复杂,只是需要花点时间等待审核通过,以笔者为例,申请后大概等了半个小时就收到了申请通过的邮件。

首先在Meta 这个网站[1]上进行申请,点击Download the Model按钮。

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然后在申请表格上填写申请信息,填完滑到最下面勾选同意协议,点击提交按钮就可以了。

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申请通过后收到的申请邮件如下,里面有一个下载链接,按照邮件中的说明使用下载链接下载模型,注意下载链接在 24 小时后会失效,且每个模型只能下载 5 次,失效后需要重新提交申请。

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HuggingFace 下载

在 HuggngFace 上也可以下载 Llama2,但同样需要在官网先进行申请,注意官网申请的邮箱要和 HuggingFace 的邮箱保持一致。

进到 HuggingFace 的Meta Llama 网站[2],可以看到有很多个 Llama2 的仓库,分不同量级、huggingface 版本,chat 版本等,我们随便选择一个仓库进入。

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进入仓库后在 Readme 文档前面有一个访问限制说明,点击Submit按钮进行申请,只要申请其中一个仓库,Llama2 的其他仓库都会一并申请。

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点击Submit按钮后是下面的页面提示,接下来就等待申请通过了。

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非官方渠道下载

如果嫌官方申请比较慢,也可以通过非官方渠道下载,这里有好心人已经在 HuggingFace 上上传了 Llama2 的模型,可以直接下载使用,无需申请。

  • 非官方地址:TheBloke[3]

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Llama2 部署

下载了模型后我们开始进行 Llama2 的部署,部署机器的话如果本地有 GPU 服务器的话最好,如果没有的话可以参照笔者之前的文章申请云 GPU 服务器使用。

Text-Web-UI[10]

Llama2 的官方仓库没有提供 Web 运行的程序,只有两个命令行示例脚本,运行起来不太直观,我们希望能够通过浏览器进行访问,这里介绍通过 Text-Web-Ui 这个工具进行 Llama2 Web 方式的部署。

Text-Web-Ui是一个用来运行 LLM(大语言模型)的 Web UI 框架,目标是在一套 Web UI 框架上运行所有 LLM,对标的是图像 AI 生成工具 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui[5]。

Text_Web-Ui 安装方式有两种,一种的是一键安装,另外一种手动安装,这里主要介绍一键安装的方式,手动安装的方式有兴趣的同学可以自行去官方仓库查看。

在这里下载安装包,各个平台的安装包都有,这里以 Linux 为例。

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下载后解压,运行里面的start_linux.sh脚本,脚本会自动检测系统的 Python 环境并安装工具所需的所有依赖,安装后启动 Web 服务。

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然后回到 HuggingFace 的 Llama2 仓库点击 copy 按钮复制模型名称。

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在 Text-Web-Ui 的 Model 界面处粘贴刚复制的模型名称,点击Download按钮进行模型下载。

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下载完成后,选择加载下载完成的 Llama2 模型,然后就可以和 LLM 进行对话了。

colab 一键部署

如果觉得以上部署方式麻烦的话,也可以通过别人的 colab 链接一键部署 Text-Web-Ui 和 Llama2,这里有一个一键部署 colab 的代码仓库,选择其中的 Llama2 colab 链接运行,但这种方式只能部署在 colab 服务器上。

text-generation-webui-colab[6]

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Llama2 免安装试用

如果觉得自己部署麻烦的话,HuggingFace 已经提供了在线试用 Llama2 的方式,可以直接在浏览器上进行试用。下面是 Llama2 几个量级的试用地址。

  • Llama2 7B[7]

  • Llama2 13B[8]

  • Llama2 70B[9]

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总结

Llama2 的发布是一个里程碑式的事件,它是一个免费可商用的大型预训练语言模型,可以接收任何形式的自然语言文本输入,并产生文本形式的输出。Llama2 的发布将会对 AI 产生深远的影响,它将会成为 AI 产业的一个重要组成部分,也将会成为 AI 产业的一个重要基础设施。希望今天的文章能够帮助到大家部署自己的 Llama2,如果在部署的过程中遇到问题,欢迎在评论区留言。

关注我,一起学习各种人工智能和 AIGC 新技术,欢迎交流,如果你有什么想问想说的,欢迎在评论区留言。

参考:

[1]Meta 这个网站: https://ai.meta.com/llama/

[2]Meta Llama 网站: https://huggingface.co/meta-llama

[3]TheBloke: https://huggingface.co/TheBloke

[4]Text-Web-Ui: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

[5]AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

[6]text-generation-webui-colab: https://github.com/camenduru/text-generation-webui-colab

[7]Llama2 7B: https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/llama-2-7b-chat

[8]Llama2 13B: https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/llama-2-13b-chat

[9] Llama2 70B: https://huggingface.co/chat

[10]Text-Web-Ui: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui_

文章来源:https://blog.csdn.net/2301_78285120/article/details/135293815
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