llama.cpp 部署 llama-2-7b 测试 Llama 2

9月前作者：bit_lang 分类：Toy博客阅读(39) 违法举报

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首先进入这里
https://github.com/facebookresearch/llama

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把下面的链接复制后备用，注意24小时后会失效

提前先了解一下有3种模型

7b 13b 70b

7b就是有70亿参数，文件夹里面有3个文件

其中最大的是模型文件有13G

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外面还有分词器清单和分词器模型文件

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如果下载全部的话体积特别大，注意啦354GB

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所以我只下载了7B，它占用磁盘13GB的空间

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我们再把开头的仓库地址复制后克隆

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在ubuntu 20.04环境下面克隆llama仓库

git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git

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安装python依赖

pip install -e .

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执行download.sh

注意要把刚刚复制的url贴上去

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第二步，看看下面帅气的男人，我们要再下载一个仓库啦 llama.cpp 部署 llama-2-7b 测试 Llama 2,llama

就是llama.cpp

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执行命令 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

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在里面make -j

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安装python依赖

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先在models文件夹里面创建7B的文件夹

再拷贝模型文件,参考下面的命令

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使用python3 convert.py models/7B/

将7B模型转换为ggml FP32格式

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转换成功后变成了f32.bin文件 (ggml FP16格式)

它的大小是27GB

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将模型量化为 4 位（使用 q4_0 方法）

./quantize ./models/7B/ggml-model-f32.bin ./models/7B/ggml-model-q4_0.bin q4_0

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量化为 4 位之后模型就变小成4G了 llama.cpp 部署 llama-2-7b 测试 Llama 2,llama

最后就可以推理了

./examples/chat.sh

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