目前扎克布格带来了最新的Llama 2开源NLP大模型，目前有三个版本分别是70亿参数量，130亿参数量和700亿参数量，庞大的数据集和参数量保证了模型的强大，官网宣称性能与gpt4相比不落下风，又因为开源使得我们可以实现本地化gpt4的梦想并且免费！我们可以通过微调让其掌握我们更想让其清楚的知识。但是由于其参数量的庞大，可能很多的小伙伴的硬件无法顺利便捷的运行Llama 2，在这里我分享一个方法可以实现一键部署，并且对配置没有任何要求！这里我们采用的是Google Colab,具体步骤如下：
首先，点击Google Colab打开链接，点击左上角文件按钮，位置如下图所示：
之后点击，新建笔记本，位置如下图所示：
可能会经过一段时间的等待，打开后将下面的代码直接复制到笔记本中
%cd /content
!apt-get -y install -qq aria2
!git clone -b v1.8 https://github.com/camenduru/text-generation-webui
%cd /content/text-generation-webui
!pip install -r requirements.txt
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/4bit/Llama-2-7b-chat-hf/resolve/main/model-00001-of-00002.safetensors -d /content/text-generation-webui/models/Llama-2-7b-chat-hf -o model-00001-of-00002.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/4bit/Llama-2-7b-chat-hf/resolve/main/model-00002-of-00002.safetensors -d /content/text-generation-webui/models/Llama-2-7b-chat-hf -o model-00002-of-00002.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/4bit/Llama-2-7b-chat-hf/raw/main/model.safetensors.index.json -d /content/text-generation-webui/models/Llama-2-7b-chat-hf -o model.safetensors.index.json
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/4bit/Llama-2-7b-chat-hf/raw/main/special_tokens_map.json -d /content/text-generation-webui/models/Llama-2-7b-chat-hf -o special_tokens_map.json
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/4bit/Llama-2-7b-chat-hf/resolve/main/tokenizer.model -d /content/text-generation-webui/models/Llama-2-7b-chat-hf -o tokenizer.model
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/4bit/Llama-2-7b-chat-hf/raw/main/tokenizer_config.json -d /content/text-generation-webui/models/Llama-2-7b-chat-hf -o tokenizer_config.json
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/4bit/Llama-2-7b-chat-hf/raw/main/config.json -d /content/text-generation-webui/models/Llama-2-7b-chat-hf -o config.json
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/4bit/Llama-2-7b-chat-hf/raw/main/generation_config.json -d /content/text-generation-webui/models/Llama-2-7b-chat-hf -o generation_config.json
%cd /content/text-generation-webui
!python server.py --share --chat --model /content/text-generation-webui/models/Llama-2-7b-chat-hf现在距离运行只差一点了！接下来点击 代码执行程序，更改运行类型，改成T4 GPU，之后点击报错，如下图所示：
接下来连接上GPU，点击运行就可以了！
下图是运行成功的截图，可以愉快的聊天了，并且是免费的，性能不逼gpt4弱多少，但目前有个问题就是Llama 2对于中文的支持不好，中文语料只占0.15%，但是因为开源可能很快就有华人对模型微调从而适应中文了，可以关注一下。
因为是本地开源，所以是可以对模型进行微调训练的但这里我就不详细介绍了。
可能会遇到的报错：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-665781.html
ImportError: cannot import name 'is_npu_available' from 'accelerate.utils'
(/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/accelerate/utils/init.py)这是我在第一次运行时发生的报错，第二次时则没有，如果发生了这个报错可以把运行类型改成TPU。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-665781.html
到了这里，关于本地免费GPT4？Llama 2开源大模型，一键部署且无需硬件要求教程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
