LLMs-入门二：基于google云端Colab部署Llama 2

LLMs-入门二：基于google云端Colab部署Llama 2

• 1、访问网址
• 2、基础概念
• 3、选择最适合您的 Colab 方案
• 4、基于Colab部署开源模型Llama 2
• • 1）在Colab上安装huggingface套件
  • 2）申请调用llama2的权限
  • • 方法一：登录huggingface获取token方式
    • 方法二：直接下载现有其他人上传的
  • 3）安装transformers和sentencepiece套件
  • 4）验证torch是否安装
  • 5）基于Transformers库载入如下模型
  • 6）加载分词器
  • 7）文本处理
  • 8）向llama提问题

1、访问网址

• 网址https://colab.research.google.com/

2、基础概念

Colab = Colaboratory（即合作实验室），是谷歌提供的一个在线工作平台，用户可以直接通过浏览器执行python代码并与他人分享合作。Colab的主要功能当然不止于此，它还为我们提供免费的GPU。熟悉深度学习的同学们都知道：CPU计算力高但核数量少，善于处理线性序列，而GPU计算力低但核数量多，善于处理并行计算。在深度学习中使用GPU进行计算的速度要远快于CPU，因此有高算力的GPU是深度学习的重要保证。由于不是所有GPU都支持深度计算（大部分的Macbook自带的显卡都不支持），同时显卡配置的高低也决定了计算力的大小，因此Colab最大的优势在于我们可以“借用”谷歌免费提供的GPU来进行深度学习。
综上：Colab = “python版”Google doc + 免费GPU
Jupyter Notebook：在Colab中，python代码的执行是基于.ipynb文件，也就是Jupyter Notebook格式的python文件。这种笔记本文件与普通.py文件的区别是可以分块执行代码并立刻得到输出，同时也可以很方便地添加注释，这种互动式操作十分适合一些轻量的任务。

3、选择最适合您的 Colab 方案

Colab提供5种硬件加速器，如果需要使用A100GPU、V100GPU需要单独付费，其他类型的硬件加速器效果不是很理想，适合的Colab方案如下

4、基于Colab部署开源模型Llama 2

1）在Colab上安装huggingface套件

! pip install huggingface_hub

2）申请调用llama2的权限

方法一：登录huggingface获取token方式

!huggingface-cli login

点击https://huggingface.co/settings/tokens 获取tokens地址获取tokens

将获取到的token填写到如下页面文本框中

按着后续的提示完成填写，完成后，我们就获得了调用llama2的相关权限了。

方法二：直接下载现有其他人上传的

可以在huggingface上下载其他人上传的llama2版本（可能是原版本，也可能是经过微调的版本），如下图所示

daryl149/llama-2-7b-chat-hf

注：其中“hf”代表的是huggingface可以识别的
该文档后续的介绍都采用“方法二”

3）安装transformers和sentencepiece套件

transformers库是基于pytorch或tensorflow深度学习库的（现在也支持JAX），因此需要安装这两个软件包之一。下面的命令同时安装sentencepiece分词器，如果没有安装pytroch，也会自动安装对应的pytorch版本。

! pip install transformers sentencepiece

4）验证torch是否安装

import torch

5）基于Transformers库载入如下模型

模型解释：

• AutoModelForCausalLM：用于加载模型
• AutoTokenizer:自动分词器
• TextStreamer：处理文本的生成过程

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model_path = "daryl149/llama-2-7b-chat-hf"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).cuda()

下载该模型需要一些时间，如下图所示

下载完成显示如下

6）加载分词器

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast = False)

7）文本处理

• “skip_prompt = True”文本处理过程中遇到提示词将跳过提示词
• “skip_special_tokens = True”文本片过程中，在开头或结尾遇到特殊标记时，将自动去调这些特殊标记

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt = True, skip_special_tokens = True)

8）向llama提问题

prompt = "How to make money on the internet?"
generated_ids = model.generate(tokenizer(prompty, return_tensors = 'pt').input_ids.cuda(), max_new_tokens = 1000, streamer = streamer)

提问后的回复如下

• max_new_tokens：我们可以通过调整该数的大小，修改输出结果的文字量
  以上就是基于Colab部署开源模型Llama 2的全过程

下一篇提前预告：LLMs-入门三：基于JupyterLab部署Llama 2