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环境准备
在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器#xff0c;如下图所示镜像选择PyTorch–2.0.0–3.8(ubuntu20.04)–11.8
接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab#xff0c;并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo…Qwen-7B-Chat WebDemo
环境准备
在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器如下图所示镜像选择PyTorch–2.0.0–3.8(ubuntu20.04)–11.8
接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。
pip换源和安装依赖包
# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install modelscope1.9.5
pip install transformers4.32.0 accelerate tiktoken einops scipy transformers_stream_generator0.0.4 peft deepspeed模型下载
使用 modelscope 中的snapshot_download函数下载模型第一个参数为模型名称参数cache_dir为模型的下载路径。
在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容粘贴代码后记得保存文件如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/download.py执行下载模型大小为 15 GB下载模型大概需要 10~20 分钟
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
from modelscope import GenerationConfig
model_dir snapshot_download(qwen/Qwen-7B-Chat, cache_dir/root/autodl-tmp, revisionv1.1.4)代码准备
首先clone代码打开autodl平台自带的学术镜像加速。学术镜像加速详细使用请看https://www.autodl.com/docs/network_turbo/
source /etc/network_turbo然后切换路径, clone代码.
cd /root/autodl-tmp
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen.git切换commit版本与教程commit版本保持一致可以让大家更好的复现。
cd Qwen
git checkout 981c89b2a95676a4f98e94218c192c095bed5364最后取消镜像加速因为该加速可能对正常网络造成一定影响避免对后续下载其他模型造成困扰。
unset http_proxy unset https_proxy修改代码路径将 /root/autodl-tmp/Qwen/web_demo.py中 13 行的模型更换为本地的/root/autodl-tmp/qwen/Qwen-7B-Chat。
demo运行
执行下面的命令安装依赖包
cd /root/autodl-tmp/Qwen
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements_web_demo.txt运行以下命令即可启动推理服务
cd /root/autodl-tmp/Qwen
python web_demo.py --server-port 6006将 autodl 的端口映射到本地的 http://localhost:6006 即可看到demo界面。
注意要在浏览器打开http://localhost:6006页面后模型才会加载如下图所示
