# 使用AMD ROCm支持的Stable Diffusion环境
FROM rocm/dev-ubuntu:20.10
# 设置环境变量
ENV ROCM_VERSION 5.1.0
ENV ROCM_GPU_ENABLED 0
ENV PATH /opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:$PATH
ENV LD_LIBRARY_PATH /opt/rocm/lib:/opt/rocm/lib64
ENV PYTORCH_VERSION 1.11.0
ENV CUDA_VERSION 11.3.0
ENV CMAKE_VERSION 3.23.0
ENV NCCL_VERSION 2.13.7
ENV NVIDIA_REQUIRE_CUDA "cuda>=11.2"
# 安装ROCm工具和依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
g++ \
git \
libnuma-dev \
libssl-dev \
make \
wget \
&& apt-get clean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 下载并安装ROCm
RUN wget https://repo.radeon.com/rocm/rocm-${ROCM_VERSION}/rocm-${ROCM_VERSION}.tar.gz && \
tar -xz --strip-components=1 -f rocm-${ROCM_VERSION}.tar.gz && \
rm -f rocm-${ROCM_VERSION}.tar.gz && \
./install.sh --no-news && \
echo 'export PATH=/opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:$PATH' >> ~/.bashrc && \
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm/lib:/opt/rocm/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc && \
source ~/.bashrc
# 安装Python和pip
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
python3 \
python3-pip \
&& apt-get clean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 更新pip到最新版本
RUN pip3 install --upgrade pip
# 安装PyTorch
RUN pip3 install torch==$PYTORCH_VERSION+rocm$ROCM_VERSION -f https://download.pytorch.org/whl/rocm/$ROCM_VERSION/torch_stable.html
# 安装其他依赖
RUN pip3 install numpy cmake numba llvmlite torchvision torchaudio --extra-index-url https://rocm.pytorch.org
# 克隆Stable Diffus
在AutoDL上使用LLaMA-Factory微调中文版LLama3的代码实例如下:
from llama_factory import LLaMA
from llama_factory import LLaMAConfig
from llama_factory import LLaMAModel
from llama_factory import LLaMATokenizer
# 配置中文LLaMA模型的参数
config = LLaMAConfig.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b")
config.use_cache = True
# 加载中文LLaMA模型
model = LLaMAModel.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b", config=config)
tokenizer = LLaMATokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b")
# 示例问题
question = "中国的首都是哪里?"
# 使用LLaMA进行问答
inputs = tokenizer.encode(question, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs)
# 显示结果
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
这段代码演示了如何加载预先训练好的中文LLaMA模型,并对一个中文问题进行回答。这里使用了hfl/chinese-llama-7b
预训练模型,并通过model.generate()
方法进行了自然语言生成,以回答用户的问题。
请注意,这只是一个代码示例,实际使用时可能需要处理输入问题、调整生成设置、处理模型的输出等。
以下是在Ubuntu 22.04 LTS上安装NVIDIA驱动、CUDA Toolkit 12.4和cuDNN的步骤:
- 更新系统包索引并升级现有的包:
sudo apt update
sudo apt upgrade
- 安装NVIDIA驱动:
sudo apt install nvidia-driver-550.67
- 重启电脑以确保NVIDIA驱动正确安装:
sudo reboot
- 验证NVIDIA驱动安装情况:
nvidia-smi
下载CUDA Toolkit 12.4:
前往NVIDIA官网下载CUDA Toolkit 12.4(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择对应的安装包。
- 安装CUDA Toolkit 12.4:
sudo sh cuda_12.4.0_521.15_linux.run
配置环境变量:
编辑
~/.bashrc
或~/.profile
文件,添加以下内容:
export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
- 重新加载环境变量:
source ~/.bashrc
- 验证CUDA安装:
nvcc --version
下载cuDNN库:
前往NVIDIA官网下载与CUDA 12.4对应的cuDNN库(https://developer.nvidia.com/cudnn)。
- 安装cuDNN库:
tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.19_cuda12-archive.tar.gz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.4/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-12.4/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.4/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.4/lib64/libcudnn*
以上步骤安装了NVIDIA驱动、CUDA Toolkit 12.4和cuDNN,为AIGC等GPU加速应用提供了必要环境。
报错信息不完整,但从提供的信息来看,这个错误通常与Python包的安装有关。scikit-build-core
是一个用于构建Python C/C++扩展的工具,而llama-cpp-python
可能是一个依赖于scikit-build-core
的Python包。
解决方法通常包括以下几个步骤:
- 确保你的Python环境是干净的,没有其他包的干扰。
确保你的pip和setuptools是最新版本,可以使用以下命令更新:
pip install --upgrade pip setuptools
- 如果你使用的是conda环境,尝试创建一个新的conda环境并在其中安装包。
尝试手动安装
scikit-build-core
,可以使用pip:pip install scikit-build-core==0.8.2
如果上述步骤不奏效,尝试清除pip的缓存:
pip cache purge
- 查看完整的错误日志,以获取更多关于为什么
scikit-build-core
无法安装的信息。
如果你能提供更详细的错误信息,可能会有更具体的解决方案。
#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>
#include "llama.cpp/llama.hpp"
#include "langchain.cpp/langchain.hpp"
int main() {
// 初始化Llama模型和LangChain
std::shared_ptr<llama::Model> model = llama::Model::load("gpt-neox-30b", llama::ModelType::CPU);
if (!model) {
std::cerr << "Failed to load Llama model." << std::endl;
return 1;
}
// 创建LangChain
llama::LangChain llama("gpt-neox-30b", llama::ModelType::CPU);
// 使用LangChain生成文本
std::string prompt = "你的名字是什么?";
std::string response = llama.generateText(prompt);
// 输出结果
std::cout << response << std::endl;
return 0;
}
这段代码展示了如何在CPU上加载Llama大型模型并使用LangChain与之交互生成文本。首先,它尝试加载预先训练好的Llama模型。如果加载成功,它会创建一个LangChain实例,并使用该模型生成响应用户提示的文本。最后,它会输出模型的响应。这个例子简单明了地展示了如何在实际应用中集成Llama.cpp和LangChain库。
# 安装必要的库
pip install paddlepaddle paddlehub
# 下载并运行通用语音识别模型
hub run whisper_bingvox_asr --input_text "你好,世界" --use_gpu True
这段代码首先安装了必要的库PaddlePaddle和PaddleHub。然后使用PaddleHub运行了一个名为whisper_bingvox_asr
的通用语音识别模型,并将文本"你好,世界"转换成语音,使用GPU加速处理。这个例子展示了如何快速地使用预训练模型进行语音识别任务。
报错信息提示为 RuntimeError: cannot import name '_compare_version'
,这通常表示无法从指定模块中导入名为 _compare_version
的内部函数或变量。这可能是因为 _compare_version
不存在于该模块中,或者该模块的内部结构已经更改,导致原有的导入方式不再有效。
解决方法:
- 确认你尝试导入的库的版本是否与你尝试使用的代码兼容。如果不兼容,你可能需要更新库到一个与你的代码兼容的版本。
- 检查你的安装命令是否正确。有时候,安装命令中可能包含了错误的包名或版本号。
- 如果这个错误是在安装某个特定软件(如Stable Diffusion)时出现的,尝试查看该软件的官方文档或社区支持,以获取针对该错误的特定指导。
- 如果你是从源代码安装的,确保你已经正确地编译并安装了所有必需的依赖项。
- 如果以上方法都不能解决问题,可以尝试清理环境(如使用
pip uninstall package_name
命令卸载有问题的包,然后重新安装),或者在相关的开发者社区寻求帮助。
请注意,由于这个错误信息比较泛,具体的解决步骤可能需要根据实际遇到的环境和上下文进行调整。
from langchain import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI
# 初始化OpenAI作为LLM
openai = OpenAI(temperature=0)
# 创建LLMChain并设置大型语言模型
llm_chain = LLMChain(llm=openai)
# 使用LLMChain进行提示生成
prompt = "世界上有哪些主要的自然资源?"
response = llm_chain.run(prompt)
# 打印结果
print(response)
这段代码演示了如何使用LangChain库来创建一个简单的LLM(大型语言模型)链条,并向该链条提交一个查询,获取相应的自然资源信息。在这个例子中,我们使用了OpenAI的LLM作为基础模型。代码首先初始化了OpenAI模型,并通过LLMChain
类进行封装。然后,我们向链条提交了一个查询问题,并打印出了返回的结果。这是一个简单的示例,展示了如何使用LangChain来与大型语言模型交互。
LLaMA-Factory 是一个用于微调大型语言模型(LLM)的开源工具,它提供了一个简单的方式来进行多种不同的微调任务。以下是部署 LLaMA-Factory 的基本步骤:
- 确保你有一个有效的 Python 环境,并且 Python 版本至少为 3.7。
- 安装 LLaMA-Factory 的依赖项:
pip install git+https://github.com/CompVis/llama-factory.git
pip install -r https://raw.githubusercontent.com/CompVis/llama-factory/main/requirements.txt
- 克隆 LLaMA-Factory 的仓库:
git clone https://github.com/CompVis/llama-factory.git
cd llama-factory
- 根据你的需求修改配置文件(config.yaml)。
- 运行 LLaMA-Factory:
python run.py
请注意,LLaMA-Factory 需要大型语言模型的权重文件,如 OpenAI 的 GPT-4 或 GPT-3,这些通常需要从模型的提供者那里获取,并且可能需要订阅或购买服务。
以上步骤提供了部署 LLaMA-Factory 的基本方式,具体细节和配置可能根据实际情况有所不同。如果你在实际操作中遇到具体的问题,请提供详细信息,以便进行针对性的解答。
Llama.cpp是一个开源项目,旨在为开发者提供一个关于如何使用C++进行现代、高效和安全的编程的指南。然而,目前没有直接的指南或教程文档在Llama.cpp项目中。
如果你想要一个简单的C++编程指南,你可以参考C++ Core Guidelines,它是一个由C++标准协会制定的关于编写C++代码时应遵循的最佳实践指南。
以下是一个简单的例子,展示如何使用C++标准库中的std::vector
来存储和操作一个数字列表:
#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
// 创建一个int类型的vector
std::vector<int> numbers;
// 添加数字到vector
numbers.push_back(1);
numbers.push_back(2);
numbers.push_back(3);
// 遍历并打印vector中的数字
for (int num : numbers) {
std::cout << num << std::endl;
}
return 0;
}
这段代码展示了如何使用std::vector
来存储和输出一组整数。它遵循了现代C++编程的最佳实践,并且是一个很好的学习示例。