Llama2模型本地部署(Mac M1 16G)

本文主要是介绍Llama2模型本地部署(Mac M1 16G)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

环境准备

环境：Mac M1 16G、Conda

Conda创建环境配置

使用Anaconda-Navigator创建python 3.8环境

切换到新建的conda环境：

conda activate llama38

llama.cpp

找一个目录，下载llama.cpp

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

进入llama.cpp目录

cd llama.cpp

安装依赖环境

pip install -r requirements.txt

编译代码

LLAMA_METAL=1 make

下载中文模型 chinese-alpaca-2-7b-64k-hf，可以去下面的地址查找GitHub - ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2: 中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目 + 64K超长上下文模型 (Chinese LLaMA-2 & Alpaca-2 LLMs with 64K long context models) 

我这边选用的7b模型，再大就不好运行起来了

下载后放置在llama.cpp/models目录下

模型转换

python convert.py models/chinese-alpaca-2-7b-64k-hf/

量化模型

./quantize ./models/chinese-alpaca-2-7b-64k-hf/ggml-model-f16.gguf ./models/chinese-alpaca-2-7b-64k-hf/ggml-model-q4_0.gguf q4_0

Server方式启动, host和port可选, 不写则启动127.0.0.1 8080

./server --host 0.0.0.0 --port "$port" -m ./models/chinese-alpaca-2-7b-64k-hf/ggml-model-q4_0.gguf -c 4096 -ngl 1

启动成功直接打开页面，我这边没有指定host和port，http://localhost:8080/

开始对话

这篇关于Llama2模型本地部署(Mac M1 16G)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---