在本地運行 Vicuna | 強大的本地聊天GPT | 無需GPU | 2023

目錄

• 介紹
• 下載 Lama CPP
• 下載 vikuna 模型
• 安裝虛擬環境
• 運行 Vikuna 模型
• 用戶體驗
• 常見問題解答
• 結論
• 參考資料

介紹 😊

在這個視頻中，我將向大家介紹一個關於車輛模型的話題，以及如何在 CPU 機器上運行 Vikuna 模型。首先，我會簡要介紹車輛模型，然後我們會使用 Facebook 的 Lama 模型的 C++ 端口，該模型可以用於運行大型語言模型。接下來，我們將使用 hugging face 提供的 vikuna 模型的量化版本進行操作。這將是一個短視頻，但在 5 分鐘內，您將能夠在 CPU 機器上本地運行 Vikuna 模型。

下載 Lama CPP

首先，我們需要克隆 Lama CPP 的存儲庫。打開您的終端並創建一個文件夾。然後，複製存儲庫的 URL，並在終端中使用 git clone 命令來克隆存儲庫。進入存儲庫後，我們將創建一個虛擬環境。

下載 vikuna 模型

我們將使用 hugging face 提供的 quantized 版本的 vikuna 模型。進入 Vikuna 的模型文件夾，並使用 wget 命令下載最新版本的模型。根據您的內存大小，您可以選擇要下載的模型版本。

安裝虛擬環境

我們需要創建一個虛擬環境，以便在其中運行 Vikuna 模型。打開終端並運行命令 virtualenv env。然後，激活虛擬環境，使用命令 source env/bin/activate。

運行 Vikuna 模型

進入到 Vikuna 模型的文件夾後，可以運行 make 命令來運行該模型。根據屏幕上的指示，您可以設置不同的選項和參數，然後可以與模型進行互動。

用戶體驗

我們已經成功在本地的 CPU 機器上運行 Vikuna 模型。現在，您可以與模型進行互動，提出問題並獲得回答。

常見問題解答

問題 1: 如何在 Windows 上運行 Vikuna 模型？

答案: 在 Windows 上運行 Vikuna 模型需要一些額外的步驟。您需要安裝依賴庫並進行相應的配置。可以參考 Vikuna 模型的官方文檔或訪問相關論壇以獲取更詳細的指導。

問題 2: 如何設置 Vikuna 模型的參數和選項？

答案: Vikuna 模型提供了各種參數和選項，可以根據您的需求進行設置。您可以通過閱讀 Vikuna 模型的官方文檔來了解每個參數和選項的作用和使用方法。

結論

在本視頻中，我們學習了如何在 CPU 機器上運行 Vikuna 模型。我們講解了 Lama CPP 和 vikuna 模型的下載過程，並提供了一個步驟的指南來安裝和運行該模型。通過遵循這些步驟，您可以在個人計算機上輕鬆運行 Vikuna 模型，並與之互動。

參考資料

1. Lama CPP GitHub 存儲庫：https://github.com/lama-cpp/lama
2. Vikuna 模型：https://huggingface.co/models
3. Vikuna 模型的 quantized 版本：https://huggingface.co/quantized-models
4. 虛擬環境教程：https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html