大模型实操与API调用 | 三十七、llamafile在本地部署大模型

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沈页dd 2024-08-20 10:22:30 ©著作权

文章标签 人工智能 agi ai 大模型 AI大模型 文章分类 HarmonyOS 后端开发

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llamafile是Ollama项目中使用的配置文件，它用于定义如何加载和使用大型语言模型。以下是基于llamafile在本地部署大型模型的一般步骤：

步骤 1: 安装Ollama

首先，确保你已经安装了Ollama。你可以通过以下命令进行安装：

pip install ollama

步骤 2: 准备llamafile

创建一个llamafile配置文件，这个文件将包含模型部署的详细信息。以下是一个示例llamafile：

# llamafile.example.yml

model:
  - name: gpt-neo-2.7B
    path: /path/to/your/model
    device: cpu  # 或者 'cuda' 如果你有合适的GPU
    quantize: false
    half: false
    trust_remote_code: false

根据你的模型和需求，你可能需要调整以下参数：

name: 模型的名称。
path: 模型文件所在的本地路径。
device: 模型运行的计算设备，可以是cpu或cuda。
quantize: 是否对模型进行量化。
half: 是否使用半精度浮点数。
trust_remote_code: 是否信任远程代码，这通常用于加载包含自定义代码的模型。

步骤 3: 加载模型

使用Ollama提供的命令行工具加载模型：

ollama load llamafile.example.yml

这条命令会根据llamafile中的配置加载模型。

步骤 4: 运行模型

加载模型后，你可以通过Ollama的命令行界面或API与模型交互。以下是如何通过命令行与模型交互的示例：

ollama chat

这将启动一个交互式聊天会话，你可以输入提示并接收模型的响应。

步骤 5: 使用API

如果你想要通过API与模型交互，可以启动Ollama的API服务器：

ollama serve llamafile.example.yml

然后，你可以通过HTTP请求向API发送数据并接收响应。以下是一个使用curl的示例：

curl -X POST http://localhost:8000/predict -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "Translate the following English text to French: 'Hello, how are you?'"}'

这将发送一个提示到Ollama API，并返回模型的翻译响应。