部署环境
系统:CentOS-7
CPU: 14C28T
显卡:Tesla P40 24G
驱动: 515
CUDA: 11.7
cuDNN: 8.9.2.26
介绍
简单好用(当然速度不是最快的),
支持多种方式加载模型,transformers, llama.cpp, ExLlama, AutoGPTQ, GPTQ-for-LLaMa, ctransformers
支持多类模型, Llama-2-chat, Alpaca, Vicuna, WizardLM, StableLM等
图形化界面聊天,微调
下载模型
https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-v1.5
一个一个下载,文件下载比较耗时,可以使用浏览器下载,我用的是QQ浏览器,多点多试几次
创建虚拟环境
conda create -n textgen python=3.10
conda activate textgen
git clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
cd text-generation-webui
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这里的安装需要访问github,注意自己网络可以访问github,
如果不能或者超时请重试
或者改用相应国内github镜像
移动模型
把下载好的模型文件夹放到models目录下
通过不同文件夹区别模型文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-700563.html
[root@ai-server ~]# cd /opt/ai-server/text-generation-webui/models/
[root@ai-server models]# ll -h
total 8.0K
-rw-r--r--. 1 root root 7.3K Aug 15 10:47 config.yaml
-rw-r--r--. 1 root root 0 Aug 15 10:47 place-your-models-here.txt
lrwxrwxrwx. 1 root root 30 Aug 16 09:43 Vicuna-13b-v1.3.0-GPTQ -> /models/Vicuna-13b-v1.3.0-GPTQ
lrwxrwxrwx. 1 root root 28 Aug 16 09:43 Vicuna-13b-v1.5-GGML -> /models/Vicuna-13b-v1.5-GGML
lrwxrwxrwx. 1 root root 23 Aug 16 09:43 Vicuna-33B-GPTQ -> /models/Vicuna-33B-GPTQ
lrwxrwxrwx. 1 root root 27 Aug 17 10:43 Vicuna-7B-v1.5-GPTQ -> /models/Vicuna-7B-v1.5-GPTQ
lrwxrwxrwx. 1 root root 32 Aug 17 10:00 WizardCoder-15B-1.0-GPTQ -> /models/WizardCoder-15B-1.0-GPTQ
lrwxrwxrwx. 1 root root 30 Aug 17 10:00 WizardLM-13B-V1.2-GPTQ -> /models/WizardLM-13B-V1.2-GPTQ
可以创建软连接文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-700563.html
ln -s /models/Vicuna-7B-v1.5-GPTQ /opt/ai-server/text-generation-webui/models/Vicuna-7B-v1.5-GPTQ
ln -s 已存在的文件夹 新链接文件夹
启动
python server.py --listen --listen-host 192.168.31.232 --listen-port 7860
访问配置
http://192.168.31.232:7860
配置模型,点击Model
1、选择第一个下拉框,选择你要加载的模型
2、可以选择Model loader使用想要的加载器加载,有多种可以选择,根据你下载的模型格式选择相应的
3、点击Load加载模型
Loading Vicuna-7B-v1.5-GPTQ…
Successfully loaded Vicuna-7B-v1.5-GPTQ
说明加载成功
配置参数,点击Parameters
可以配置许多参数,比如max_new_tokens
可是体验,点击Chat
在input输入你的内容
点击Generate等待回答
速度性能
在启动服务控制台会打印回答速度
例如:
Output generated in 19.92 seconds (1.10 tokens/s, 22 tokens, context 43, seed 1673505503)
Tesla P40速度还是非常慢的,建议使用其他性能更好的显卡
参考
- https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
问题解决
- 在安装text-generation-webui时如果出现cmake,gcc,g++等问题,考虑升级gcc,g++版本
升级
wget --no-check-certificate https://copr.fedorainfracloud.org/coprs/mayeut/devtoolset-8/repo/epel-6/mayeut-devtoolset-8-epel-6.repo -O /etc/yum.repos.d/devtoolset-8.repo
yum makecache
yum -y install devtoolset-8-gcc devtoolset-8-gcc-c++ devtoolset-8-binutils
scl enable devtoolset-8 bash
gcc -v
g++ -v
到了这里,关于第十一篇-Tesla P40+Text-Generation-Webui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!