【AI大模型】本地部署 Code Llama 大模型

要在本地部署 Code Llama 大模型并结合 Text Generation Web UI 实现远程运行 LLM（大语言模型），你需要完成以下几个步骤：

1. 准备环境

1.1 硬件和软件要求

硬件：
- GPU（如 NVIDIA 及支持 CUDA 的显卡）：大模型通常需要 GPU 加速以提高性能。
- 内存：大模型可能需要大量内存（RAM），根据模型大小和并发请求，建议 32GB 以上。
软件：
- 操作系统：推荐使用 Linux（如 Ubuntu）或 Windows。
- Python：安装 Python 3.7 及以上版本。
- CUDA：如果使用 NVIDIA GPU，确保安装了 CUDA 和 cuDNN。

1.2 安装必要的依赖

确保系统中安装了必要的依赖，包括 Python 和相关的库。

# 更新系统
sudo apt update
sudo apt upgrade

# 安装 Python 和 pip
sudo apt install python3 python3-pip

# 安装必要的 Python 包
pip install torch transformers text-generation-webui

2. 下载和配置 Code Llama 大模型

Code Llama 是 Meta（Facebook）发布的大型语言模型，可能需要访问官方资源或镜像来下载模型。

2.1 下载 Code Llama

根据 Code Llama 的发布渠道，获取模型文件。通常模型可以从官方 GitHub 或其他授权渠道下载。

# 克隆模型仓库（假设有相关 GitHub 仓库）
git clone https://github.com/facebookresearch/CodeLlama.git

# 进入模型目录
cd CodeLlama

# 下载模型文件（请根据实际情况选择文件）
# 示例命令
wget https://huggingface.co/facebook/CodeLlama-13b/resolve/main/pytorch_model.bin

2.2 配置 Code Llama

根据模型的文档或配置文件设置模型的参数和路径。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "facebook/codellama-13b"  # 根据实际下载的模型路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 配置模型（根据需要进行调整）
model.config.use_cache = False

3. 部署 Text Generation Web UI

Text Generation Web UI 是一个用于与 LLM 交互的前端界面，通常用于展示模型生成的文本并允许用户输入请求。

3.1 安装 Text Generation Web UI

# 安装 Text Generation Web UI
pip install text-generation-webui

# 确保安装相关的依赖
pip install flask gunicorn

3.2 配置 Web UI

配置 Web UI 以与本地部署的 Code Llama 模型进行通信。

# text_gen_web_ui.py
from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = Flask(__name__)

# 加载模型和分词器
model_name = "facebook/codellama-13b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

@app.route("/generate", methods=["POST"])
def generate():
    data = request.json
    prompt = data.get("prompt", "")
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=150)
    text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return jsonify({"text": text})

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

3.3 启动 Web UI

# 启动 Flask 应用
python text_gen_web_ui.py

4. 远程访问和测试

确保 Web UI 正常运行并可以通过网络进行访问。你可以使用 curl 或浏览器进行测试：

# 测试生成 API
curl -X POST http://localhost:5000/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "Once upon a time"}'

5. 优化和安全

5.1 性能优化

GPU 加速：确保 GPU 正常工作并已启用。
负载均衡：对于高并发请求，考虑使用负载均衡器和多个实例。
缓存：使用缓存机制减少重复计算。

5.2 安全设置

访问控制：配置防火墙或 API 密钥，限制访问权限。
数据保护：确保敏感数据传输加密（使用 HTTPS）。

6. 维护和更新

定期更新：保持模型和软件的更新，以获取最新功能和修复。
监控：监控系统性能和日志，及时发现和解决问题。

总结

在本地部署 Code Llama 大模型并结合 Text Generation Web UI 实现远程运行 LLM 需要以下步骤：准备环境、下载和配置模型、部署和配置 Web UI、进行远程访问和测试、以及优化和安全设置。这些步骤可以帮助你构建一个高效且安全的本地 LLM 服务。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望