【AI实战】开源中文 llama2 来了，30 分钟搭建 130 亿参数大模型 Llama2-Chinese-13b-Chat

【ai实战】开源中文 llama2 来了，30 分钟搭建 130 亿参数大模型 Llama2-Chinese-13b-Chat

• • 简介
  • 环境配置
  • • 环境搭建
    • 依赖安装
  • 代码及模型权重拉取
  • • 拉取 Llama2-Chinese
    • 拉取 Llama2-Chinese-13b-Chat 模型权重及代码
  • 终端测试
  • 页面测试
  • • 安装 gradio
    • 加载模型并启动服务
  • 国内 Llama2 最新下载地址
  • 参考

简介

• Llama2
  2023年7月19日：Meta 发布开源可商用模型 Llama2。

  Llama2 是一个预训练和微调的生成文本模型的集合，其规模从70亿到700亿个参数不等。

  LLaMA2 的详细介绍可以参考这篇文章：【大模型】更强的 LLaMA2 来了，开源可商用、与 ChatGPT 齐平

• Llama2-Chinese

  Llama2中文社区

  Llama2-Chinese GitHub地址

  Llama2 中文 Hugging Face仓库 FlagAlpha: https://huggingface.co/FlagAlpha

  Llama2在线体验链接 llama.family

  模型数据：
  

  中文微调参数:
  

环境配置

环境搭建

• 系统环境

  • ubuntu 20.04LTS
  • CUDA 11.8
  • Docker 18.09.5

• 创建docker容器

拉取docker镜像

docker pull nvcr.io/nvidia/PyTorch:21.08-py3

创建docker

nvidia-docker run -it -d \    --name llama2_chinese \    -p 15550:15550 \    -p 15551:15551 \    -v /xx/xx/llm:/notebooks \    -e TZ='Asia/Shanghai' \    --shm-size 16G \    nvcr.io/nvidia/pytorch:21.08-py3    # docker exec -it llama2_chinese env LANG=C.UTF-8 /bin/bash

修改 /xx/xx/llm 为自己的路径

进入容器内：

docker exec -it llama2_chinese env LANG=C.UTF-8 /bin/bash

• 安装conda

下载：

cd /notebookswget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-linux-x86_64.sh

安装：

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

安装提升安装即可

将miniconda加入PATH路径：

export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"

创建 conda 环境:

conda create -n llama2 python=3.10.9

• 安装依赖库

conda activate llama2conda init

exit退出docker，重新进入docker

docker exec -it llama2_chinese  env LANG=C.UTF-8 /bin/bashcd /notebooksconda activate llama2

依赖安装

安装依赖库：

pip install -r requirements-2.txt  -i Https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

代码及模型权重拉取

拉取 Llama2-Chinese

git clone https://GitHub.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese.git

github网站偶尔会抽风，需要耐心等待，如果失败了，执行 rm -rf Llama2-Chinese，再重新拉取

拉取 Llama2-Chinese-13b-Chat 模型权重及代码

cd Llama2-Chinesegit clone git clone https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat

由于权重文件特别大，如果失败了，执行 rm -rf Llama2-Chinese-13b-Chat，再重新拉取。
建议中午时间拉取，速度比较快，大概 1 小时（和你的网络带宽有很大关系！）。

文件大小查看：

du -sh Llama2-Chinese-13b-Chat

输出：

25G    Llama2-Chinese-13b-Chat

如果文件大小不一致，或者太小，说明权重文件下载识别，
请执行： rm -rf Llama2-Chinese-13b-Chat， 再重新拉取
或者 按照后面的方法去下载权重文件

查看文件列表：

ls -l Llama2-Chinese-13b-Chat/

输出：

# ls -l Llama2-Chinese-13b-Chat/total 25421840-rw-r--r-- 1 root root       1514 Jul 27 06:33 README.md-rw-r--r-- 1 root root        683 Jul 27 06:33 config.JSON-rw-r--r-- 1 root root        327 Jul 27 07:12 down.sh-rw-r--r-- 1 root root        175 Jul 27 06:33 generation_config.json-rw-r--r-- 1 root root 9948728430 Jul 24 23:12 pytorch_model-00001-of-00003.bin-rw-r--r-- 1 root root 9904165024 Jul 24 12:44 pytorch_model-00002-of-00003.bin-rw-r--r-- 1 root root 6178983625 Jul 24 12:14 pytorch_model-00003-of-00003.bin-rw-r--r-- 1 root root      33444 Jul 27 06:33 pytorch_model.bin.index.json-rw-r--r-- 1 root root        414 Jul 27 06:33 special_tokens_map.json-rw-r--r-- 1 root root        131 Jul 27 06:33 tokenizer.model-rw-r--r-- 1 root root        749 Jul 27 06:33 tokenizer_config.json

【】如果大文件下载识别，按照下面的方法下载模型文件；

wget https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat/resolve/main/pytorch_model-00001-of-00003.binwget https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat/resolve/main/pytorch_model-00002-of-00003.binwget https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat/resolve/main/pytorch_model-00003-of-00003.bin

如果还是没法下载，参考下面的“国内 Llama2 最新下载地址” 进行下载

终端测试

进入Python环境：

python3

输入代码：

import torchfrom transfORMers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('Llama2-Chinese-13b-Chat',device_map='auto',torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True)model =model.eval()tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Llama2-Chinese-13b-Chat',use_fast=False)tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_tokeninput_ids = tokenizer(['Human: 介绍一下深圳\nAssistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids.to('cuda')        generate_input = {    "input_ids":input_ids,    "max_new_tokens":512,    "do_sample":True,    "top_k":50,    "top_p":0.95,    "temperature":0.3,    "repetition_penalty":1.3,    "eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,    "bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,    "pad_token_id":tokenizer.pad_token_id}generate_ids  = model.generate(**generate_input)text = tokenizer.decode(generate_ids[0])print(text)

pip install gradio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

vi /notebooks/Llama2-Chinese/examples/chat_gradio.py

    demo.queue().launch(share=False, debug=True, server_name="0.0.0.0")

    demo.queue().launch(share=False, debug=True, server_name="0.0.0.0", server_port=15550)

python examples/chat_gradio.py --model_name_or_path Llama2-Chinese-13b-Chat

  File "/notebooks/Llama2-Chinese/examples/chat_gradio.py", line 94    demo.queue().launch(share=False, debug=True， server_name="0.0.0.0")                   ^SyntaxError: invalid character '，' (U+FF0C)

vi /notebooks/Llama2-Chinese/examples/chat_gradio.py:94 修改中文逗号，为英文逗号,94    demo.queue().launch(share=False, debug=True， server_name="0.0.0.0")=>94    demo.queue().launch(share=False, debug=True, server_name="0.0.0.0")

Llama2-7B官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_kR2fwuJdG1F3CoF33rwpIA1?pwd=z9kfLlama2-7B-Chat官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_kQa1_HBvV-X9QVI6jV2kOA1?pwd=xmraLlama2-13B官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_izibaMDoptluWodzJw4cRA1?pwd=2qqbLlama2-13B-Chat官网版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_iyyponyapjIDLXJCNfqy7A1?pwd=t3xwLlama2-7B Hugging Face版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_t0dUikZqOwt-5DZWHuMvqA1?pwd=66epLlama2-7B-Chat Hugging Face版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_oaV4BpKFgKLto4KGohBcaA1?pwd=ufirLlama2-13B Hugging Face版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_yT_9G8xNOz0SDWQ7Mb_GZA1?pwd=yvgfLlama2-13B-Chat Hugging Face版本：https://pan.xunlei.com/s/VN_yA-9G34NGL9B79b3OQZZGA1?pwd=xqrg