本地化
本地化大模型
如何将大模型在本地计算机、服务器部署？这里所说的“大模型”指开源大预言模型（LLMs）。
本地大模型知识库工具|
大模型本地化需要的工具（20040805）：
1、Ollama，开源免费的用于将大模型本地化部署及运行的工具；有了它可以轻松实现“一句代码部署”；
2、Open WebUI，开源免费的大模型网页界面工具；有了它可以将Ollama部署的大预言模型方便的通过网页交互使用及管理模型；
3、Anyting LLM，构建本地知识库的工具；有了它可以完善大模型的知识库；
简单来说，以上是大模型本地化的“三剑客”工具：用Ollama安装模型、用Open WebUI使用模型、用Anything LLM完善模型。
问题：如何部署安装|Ollama模型地址|
# Huggingface下载
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF qwen2-7b-instruct-q5_k_m.gguf --local-dir /root/models/
# git下载模型
进入modelscope，查询Qwen2-0.5B，进入对应的主页，点击页面靠近上方的“模型文件”，点击右侧紫色“下载模型”，弹出窗口显示下载方法：
git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-0.5B.git
或者使用ModelScope安装（注意其下载位置在缓存目录中：~/.cache/modelscope）：modelscope download --model qwen/Qwen2-0.5B
#使用环境变量指定路径
export MODELSCOPE_CACHE=/byp/AI/LLMs
# GGUF连接
#首先需要安装llama-cpp-python
apt update
apt install build-essential cmake
pip install --upgrade pip setuptools wheel
#conda安装成功
conda install -c conda-forge llama-cpp-python
#升级
pip install --upgrade llama-cpp-python
#可以执行以下命令：
python -m llama_cpp.server --host 0.0.0.0 --model ./qwen2-0_5b-instruct-q3_k_m.gguf --n_ctx 20480
在容器中执行后：
GGUF下载地址：Qwen2-7B-Instruct-GGUF|Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF|Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF|
千问2（Qwen-2）的模型仓库中提供了多种不同版本的模型格式，主要包括 FP16 模型和各种量化（Quantized）模型格式，如 q5_0、q5_k_m、q6_k、q8_0 等。这些不同版本的模型之间存在一些重要区别，它们的多样性是为了满足不同的硬件要求和使用场景。以下是这些版本的详细解释：
### 1. **FP16 模型**
- **FP16（半精度浮点数）**：这种模型使用 16 位浮点数来表示数据，相比于 32 位浮点数（FP32），它减少了内存占用和计算量，同时保留了相对较高的模型精度。
- **用途**：FP16 模型适用于支持半精度计算的硬件，如 NVIDIA 的 Tensor Cores，可以在不显著降低精度的情况下大幅提高推理速度和降低内存使用。
### 2. **量化模型**
- 量化模型通过使用更低位的整数来表示模型参数，以减少模型的大小和计算需求。通常在精度和计算效率之间进行权衡。以下是几种常见的量化格式：
- **q5_0**
- **表示**：使用 5 位量化的简单方法。
- **特点**：相比更高位数的量化方法，模型体积更小，但可能会有更大的精度损失。
- **用途**：适用于内存非常有限的场景，但对模型精度要求不高的应用。
- **q5_k_m**
- **表示**：一种改进的 5 位量化方法，通常结合某种优化技巧（如乘性量化），以减少精度损失。
- **特点**：在保证小模型体积的同时，提供比 q5_0 更高的精度。
- **用途**：适合在对内存占用有严格要求，但希望保留较高精度的场景下使用。
- **q6_k**
- **表示**：使用 6 位量化，通常结合类似 k-means 或其他优化算法以减少精度损失。
- **特点**：相比 5 位量化，提供了更好的精度，模型大小介于 5 位和 8 位量化之间。
- **用途**：适用于希望在模型大小和精度之间取得平衡的场景。
- **q8_0**
- **表示**：使用 8 位量化，通常是量化精度较高的一种方法。
- **特点**：在所有量化方法中，q8_0 提供了最接近原始 FP16 模型的精度，同时大幅减少了模型的体积。
- **用途**：适用于对精度要求较高，同时希望降低计算和内存需求的场景。
### 3. **为什么分这么多版本？**
- **硬件兼容性**：不同硬件设备的计算能力和内存大小各不相同。通过提供不同版本的模型，可以针对性地优化模型在不同硬件上的运行效率。
- **计算资源优化**：某些任务可能更关注计算速度或内存占用，而不需要最高的精度。量化模型可以大幅减少计算需求，适用于推理速度至关重要的场景。
- **模型部署**：在边缘设备或移动设备上，计算资源和内存有限，使用更小的量化模型可以实现更高效的部署。
### 总结
FP16 模型适用于对精度要求高的场景，而量化模型则是在精度和资源之间进行权衡的产物，提供了更广泛的适应性以满足各种实际应用需求。根据具体的使用场景和硬件条件，选择合适的模型版本可以显著提升模型的效率和效果。