前言

看到知乎一篇教程，
大佬自己弄得ai小说续写，用我的18年老笔记本居然也跑起来了，1.5b模型续写效果：

以下只是记录，正文请跳转知乎原文查看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/609154637

一、环境安装

【建议先把pip源切换为国内清华源】

1.python环境：Python 3.10。

使用anaconda创建环境，选择3.10.x

2.安装一些 pip 库numpy 、tokenizers 、prompt_toolkit

不要安装错了环境

两种方式：
1、cmd 命令行切换到刚刚新建的python3.10环境，执行下面安装命令

conda activate python310
pip install numpy tokenizers prompt_toolkit

2、在anaconda ui界面安装
选择对应环境，右上角输入需要的包安装，打勾是已经安装的

3.安装pytorch 1.13.1+CUDA 11.7

我笔记本是1050，虽然拉，不过也有几百个cuda核心

安装pytorch，应该也可以使用上面的方式安装，但是怕版本不对，或者其他原因，还是建议使用下面命令行安装

pip install torch –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 –upgrade

我装的时候2.4Gb左右，还好下载速度快一般10分钟左右就安装好了

二、运行记录

1、下载代码

环境安装完成后把代码拉下来：

git clone https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV

如果本地装了git，进入你想要存放代码的文件夹，地址栏输入cmd，回车
然后在命令行界面输入上面代码拉取就好了，代码本身并不大

2、下载训练参数

根据你的显存下载对应的训练参数，我的1050网上查是2g，但是这里看又有4g，不是很清楚为什么
部署运行ai智障写作记录【ChatRWKV】
不同显存下载不同规模参数，4g刚好可以下载1.5B 参数，后面我也不自量力的下载了中模型，改了下参数后确实运行起来了，但是生成速度太感人了，10个汉字能跑1分钟……
只有4g的话还是跑跑小模型就好了

模型链接里面有许多链接，不用全部下载，下载【其中的 EngChn-testNovel 模型】

下载小说模型（这些链接里面有很多模型，选其中的 EngChn-testNovel 模型）：
大模型：7B 参数，效果最佳，推荐 14G
显存，小显存也可以跑，显存越少越慢：https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-pile-7b/tree/main
（炼了40%，炼完会更强）
中模型：3B 参数，效果中上，推荐 6G 显存，小显存也可以跑，显存越少越慢：
https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-pile-3b/tree/main
小模型：1.5B 参数，效果中等，推荐 3G 显存： https://huggingface.co/BlinkDL/

比如小模型1.5B，下载这个就好了，
令人惊喜的是下载速度嘎嘎快，给作者好评！！要是放github，把模型拉下来都要好久

部署运行ai智障写作记录【ChatRWKV】

3、编辑代码运行

下载好之后，使用vs打开源代码v2文件夹里面的chat.py，按照下面更新（作者难得良心的写了这么多中文注释……）

设置 CHAT_LANG = 'Chinese'

设置 args.MODEL_NAME = 'C:/xxx/xxx/RWKV-4-Pile-7B-EngChn-testNovel-xxx-ctx2048-20230xxx'
这个 MODEL_NAME 改成你下载的模型文件的路径和名字（不需要 .pth 扩展名），注意路径用 /（不要用 \）。

默认的 args.strategy = 'cuda fp16' 代表模型全部加载进显卡。

如果显存报错说不够，改成 args.strategy = 'cuda fp16 *12+' 试试（注意数字后面有个加号！）。
然后尽量调大12（只要不报错，这个数字越大，模型运行越快）。
但不要太极限（如果太极限，有可能生成时显存不够），建议试到极限，然后减1或2。
用这个方法，3G显存也能跑7B模型（不过会挺慢，以后会更快）。

还可以试试 'cuda fp16 *12 -> cpu fp32' 也是尽量调大12。可以比较哪种的速度快。

实测：
cuda fp16 就只会使用显卡，显卡gpu会占满，速度很快，但是容量只有4g，大于4g模型会报错
cuda fp16 *12+ 会使用显卡和内存一起，可以运行大于4g的模型，但是速度奇慢

上面都弄好了就可以跑起来了，下面是他跑起来的样子：