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LLM-01 大模型 本地部署运行 ChatGLM2-6B-INT4(6GB) 简单上手 环境配置 单机单卡多卡 2070Super8GBx2 打怪升级!

时间:2024-07-21 18:42:15浏览次数:18  
标签:bin 6B 01 模型 pyenv LLM 显卡 echo 下载

搬迁说明

之前在 CSDN 上发文章,一直想着努力发一些好的文章出来!这篇文章在 2024-04-17 10:11:55 已在 CSDN 发布

写在前面

其他显卡环境也可以!但是最少要有8GB的显存,不然很容易爆。
如果有多显卡的话,单机多卡也是很好的方案!!!

背景介绍

目前借到一台算法组的服务器,我们可以查看一下目前显卡的情况

nvidia-smi

PS: (后续已经对CUDA等进行了升级,可看我的其他文章,有升级的详细过程)

项目地址

官方的地址:

# 需要克隆项目
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
# 模型下载(如果你没有科学,麻烦一点需要手动下载)
https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/?p=%2Fchatglm2-6b-int4&mode=list
# 模型下载(如果可以科学,官方下载的体验是比较舒适的)
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4

我们需要对项目进行克隆,同时需要下载对应的模型,如果你有科学,可以忽略模型的下载,因为你启动项目的时候它会自己下载。

配置要求

根据官方的介绍,可以看到对应的显卡要求,根据我的情况(2070Super 8GB * 2),我这里选择下载了INT4的模型。

安装Pyenv

由于很多不同的项目队python版本的要求不同,同时对版本的要求也不同,所以你需要配置一个独立的环境。
这里你可以选择 Conda,也可以选择pyenv,或者docker。我选的方案是:pyenv

# pyenv 官方地址
https://github.com/pyenv/pyenv

安装完成之后,记得配置一下环境变量:

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc

如果你和我一样使用的是 ZSH 的话:

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
echo '[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc

测试Pyenv

# 查看当前系统中的Python情况
pyenv versions

使用Pyenv

# Python版本
pyenv local 3.10
# 独立环境
python -m venv env
# 切换环境
source env/bin/active
# cd 到项目目录
# 安装Python库 pip install - requirements.txt

你将看到类似的内容,我这里在 MacBook 上测试的:

安装依赖

# Python版本
pyenv local 3.10
# 独立环境
python -m venv env
# 切换环境
source env/bin/active
# cd 到项目目录
# 安装Python库 pip install - requirements.txt

注意: 这是两个部分:(这是我服务器的配置,你也要搞清楚你的内容放置在哪里) 如下图:

  • 项目文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/ChatGLM2-6B
  • 模型文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/chatglm2-6b-int4

项目文件夹:

模型文件夹

启动项目

在项目的目录下,我们利用现成的直接启动:web_demo.py

# 先打开看一眼
vim web_demo.py

model_path 是你下载的模型文件夹(如果你不是手动下载的话,可以不改,这样的话会自动下载)

PS: 此时需要到最后一行,修改对外暴露服务

# 代码修改为这样
demo.queue().launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7861, share=False, inbrowser=True)

退出保存,我们启动服务:

python web_demo.py

使用项目

完成上述的操作,稍等后看到:

根据你的服务器IP和端口,访问即可:

多卡启动

由于单卡很容易爆 OOM,正好这里是 2 * 2070Super 8GB,我们简单的修改一下代码,就可以将模型分到两张显卡中。
官方给的方案是,通过accelerate库来启动。

修改刚才的 web_demo.py,详细位置请看图:

# GPU 数量修改为2 
model = load_model_on_gpus(model_path, num_gpus=2)

重新启动即可,就已经是多卡启动了!!!

标签:bin,6B,01,模型,pyenv,LLM,显卡,echo,下载
From: https://www.cnblogs.com/wzkicu/p/18314188

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