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超过ChatGPT3达到ChatGPT4%90性能的小羊驼来了-Vicuna(校招社招必备 chatgpt风口来了赶紧学起来吧)

时间:2020-02-20 14:40:12

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超过ChatGPT3达到ChatGPT4%90性能的小羊驼来了-Vicuna(校招社招必备 chatgpt风口来了赶紧学起来吧)

达到GPT4百分之90性能的小羊驼Vicuna

文章目录

达到GPT4百分之90性能的小羊驼Vicuna一、小羊驼Vicuna介绍二、使用效果测评三、小羊驼Vicuna安装webui linux部署教程总结踩坑经验

随着chatgpt大火,很多人都开始学习chatgpt相关知识,本文就介绍一下最近很火的小羊驼Vicuna项目。

一、小羊驼Vicuna介绍

一群来自UCB(主导这个项目)、CMU、Stanford、UCSD的充满热情且能力强劲的学生共同实现了以合规,廉价和高效的方式做出真正意义上和ChatGPT-3.5 相当的开源版本ChatGPT,GPT-4 给我们模型的“总分”最终达到了ChatGPT的90%

二、使用效果测评

话不多说先上图,这是我们在服务器上部署Vicuna-13b测试的效果

让小羊驼帮我写了一个汽车的广告

让小羊驼帮我根据一段新闻生成标题

三、小羊驼Vicuna安装webui linux部署教程

3.1 下载代码安装虚拟环境

下载代码git clone /lm-sys/FastChatcd FastChat

使用conda安装虚拟环境我使用的是A100显卡 python版本是3.8先安装几个单独的包# Install FastChatpip3 install fschat# Install the latest main branch of huggingface/transformerspip3 install git+/huggingface/transformerspip3 install --upgrade pip # enable PEP 660 supportpip3 install -e .

3.2 下载权重文件

然后开始下载权重文件,分别是13b和7b,需要主要是是你cpu的内存要够,64g最佳Vicuna-13BThis conversion command needs around 60 GB of CPU RAM.python3 -m fastchat.model.apply_delta \--base /path/to/llama-13b \--target /output/path/to/vicuna-13b \--delta lmsys/vicuna-13b-delta-v0Vicuna-7BThis conversion command needs around 30 GB of CPU RAM.python3 -m fastchat.model.apply_delta \--base /path/to/llama-7b \--target /output/path/to/vicuna-7b \--delta lmsys/vicuna-7b-delta-v0--base 是你原始的llama-7b 权重文件的路径--target 是你生成的小羊驼权重文件的存储路径

3.3 启动命令

启动方式分为命令行启动和webui启动方式

3.3.1 命令行启动方式

单GPU启动命令The command below requires around 28GB of GPU memory for Vicuna-13B and 14GB of GPU memory for Vicuna-7B.python3 -m fastchat.serve.cli --model-name /path/to/vicuna/weights多GPU启动命令If you do not have enough GPU memory, you can use model parallelism to aggregate memory from multiple GPUs on the same machine.python3 -m fastchat.serve.cli --model-name /path/to/vicuna/weights --num-gpus 2使用CPU启动的命令,不建议很吃CPU配置,并且很慢This runs on the CPU only and does not require GPU. It requires around 60GB of CPU memory for Vicuna-13B and around 30GB of CPU memory for Vicuna-7B.python3 -m fastchat.serve.cli --model-name /path/to/vicuna/weights --device cpu

3.3.2

webui启动方式

python3 -m fastchat.serve.controllerpython3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path /path/to/vicuna/weightspython3 -m fastchat.serve.test_message --model-name vicuna-13b

总结踩坑经验

例如:内存一定要够,要不然启动不起来服务,显存保底40G,才能稳定的保证webui服务启动起来,因为多轮对话以后显存涨的很快

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