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Vicuna模型安装配置详细教程

本指南提供Vicuna模型的详细安装与配置步骤,适用于13B和7B版本。推荐Unix系统用户,需准备足够的CPU RAM和必要软件包。指南包含一键安装脚本、手动安装步骤及运行模型示例。

Vicuna 安装指南简介

Vicuna 安装指南项目为用户提供了详细的指引,以帮助用户顺利安装和配置 Vicuna 软件。本文将通过简明易懂的语言介绍该项目的主要内容和使用方法。

最新更新

本项目最近进行了以下更新:

  • 更新至 Vicuna 1.5 版本(2023 年 10 月 10 日)
  • 修正了此前的指南内容
  • 增加了 7B 模型的安装说明
  • 修正了 wget 命令语法错误
  • 修改了在作者的 llama.cpp fork 中的 chat-with-vicuna-v1.txt
  • 使用了最新的 Vicuna 1.1 版

系统要求

在安装 Vicuna 之前,需要注意以下系统要求:

  • Vicuna 13B 模型需要约 10GB 的 CPU 内存。如果计算机内存不足,可以通过增加虚拟内存(交换分区)来补充。有关增加 Linux 系统交换分区的教程,请参考此链接
  • 需要安装 git 和 wget 软件包。
  • 建议使用 Unix 系统以获得最佳兼容性。

安装步骤

一键安装脚本

项目提供了便捷的一键安装脚本供用户选择:

  • 安装 Vicuna-1.1-13B 版本

    git clone https://github.com/fredi-python/llama.cpp.git && cd llama.cpp && make -j && cd models && wget -c https://huggingface.co/TheBloke/vicuna-13B-v1.5-GGUF/resolve/main/vicuna-13b-v1.5.Q4_K_M.gguf
    
  • 安装 Vicuna-1.1-7B 版本

    git clone https://github.com/fredi-python/llama.cpp.git && cd llama.cpp && make -j && cd models && wget -c https://huggingface.co/TheBloke/vicuna-7B-v1.5-GGUF/resolve/main/vicuna-7b-v1.5.Q4_K_M.gguf
    

手动安装步骤

对于需要手动安装的用户,指南提供了详细的步骤:

  1. 克隆 llama.cpp 代码库

    git clone https://github.com/fredi-python/llama.cpp.git
    
  2. 进入项目目录

    cd llama.cpp
    
  3. 编译项目

    make -j
    
  4. 切换到 models 目录

    cd models
    
  5. 下载最新的 Vicuna 模型

    • 下载 13B 模型:
      wget -c https://huggingface.co/TheBloke/vicuna-13B-v1.5-GGUF/resolve/main/vicuna-13b-v1.5.Q4_K_M.gguf
      
    • 下载 7B 模型:
      wget -c https://huggingface.co/TheBloke/vicuna-7B-v1.5-GGUF/resolve/main/vicuna-7b-v1.5.Q4_K_M.gguf
      

使用方法

安装完成后,用户可以通过以下方法开始使用 Vicuna:

  1. 返回到 llama.cpp 目录

    cd ..
    
  2. 运行示例命令

    • 以下是使用 llama.cpp 的 chat-with-vicuna-v1.txt 脚本运行 13B 模型的示例命令:
      ./main -m models/vicuna-13b-v1.5.Q4_K_M.gguf --repeat_penalty 1.0 --color -i -r "User:" -f prompts/chat-with-vicuna-v1.txt
      

通过上述步骤,用户可以体验到 Vicuna 强大的功能,简化了在 Unix 系统上安装和配置复杂软件的过程。该指南致力于帮助用户以便捷的方式了解和使用 Vicuna 模型。

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