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8G显存玩转书生大模型Demo首先第一步依旧是创建我们的开发机,选择上我们需要选择10%的开发机，镜像选择为Cuda-12.2。在输入开发机名称后，点击创建开发机。这里就不放创建的流程图了环境配置#创建环境condacreate-ndemopython=3.10-y#激活环境condaactivate

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使用lmdeploy部署internlm/internlm2_5-7b-chat0.引言1.lmdeploy性能2.lmdeploy支持的模型3.快速开始0.引言LMDeploy由MMDeploy和MMRazor团队联合开发，是涵盖了LLM任务的全套轻量化、部署和服务解决方案。这个强大的工具箱提供以下核心功能：高效的

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LMDeploy简介LMDeploy是一个由MMDeploy和MMRazor团队联合开发的工具包，旨在为大型语言模型（LLM）提供全套的轻量化、部署和服务解决方案。以下是对LMDeploy的简介，采用分点表示和归纳的方式：核心功能：高效推理引擎TurboMind：基于FasterTransformer，实现了高效推理引擎TurboMind，

一、前提知识：大模型部署背景：什么是模型部署：部署面临的挑战：受Transformer架构影响：常见GPU算力还能一战，但是显存带宽受限严重，时间花费在数据交换上居多大模型部署方法：模型参数以定点数或整数形式存储，实际计算时，反量化为浮点数去计算，再用定点数和整数去存储计算结

Smiling&Weeping----天气不好的时候，我会小心地把自己心上的裂缝补起来。为什么？... LMDeploy的量化和部署1环境配置2服务部署2.1模型转换2.1.1在线转换2.1.2离线转换2.2TurboMind推理+命令行本地对话2.3TurboMind推理

环境配置创建新的conda环境lmdeploy服务部署这一部分主要涉及本地推理和部署。我们先看一张图。我们把从架构上把整个服务流程分成下面几个模块。模型推理/服务。主要提供模型本身的推理，一般来说可以和具体业务解耦，专注模型推理本身性能的优化。可以以模块、API等多种方式

〇、完成结果使用LMDeploy以本地对话部署InternLM-Chat-7B模型，生成300字的小故事：以API服务中的一种方式部署InternLM-Chat-7B模型，生成300字的小故事：以网页Gradio部署InternLM-Chat-7B模型，生成300字的小故事：前、知识笔记安装、部署、量化一、环境配置可以使用 vgpu-s