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AI测试|Windows下跑起大模型(Llama)操作笔记_软件测试大模型

先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7

深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年最新软件测试全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。




既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上软件测试知识点,真正体系化!

由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你需要这些资料,可以添加V获取:vip1024b (备注软件测试)

正文

2024软件测试面试刷题,这个小程序(永久刷题),靠它快速找到工作了!(刷题APP的天花板)_软件测试刷题小程序-CSDN博客文章浏览阅读2.5k次,点赞85次,收藏11次。你知不知道有这么一个软件测试面试的刷题小程序。里面包含了面试常问的软件测试基础题,web自动化测试、app自动化测试、接口测试、性能测试、自动化测试、安全测试及一些常问到的人力资源题目。最主要的是他还收集了像阿里、华为这样的大厂面试真题,还有互动交流板块……_软件测试刷题小程序https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502国内访问ChatGPT太麻烦了,还是本地自己搭一个比较快,也方便后续修改微调啥的。

之前 Llama 刚出来的时候在 mac 上试了下,也在 windows 上用 conda 折腾过,环境配置步骤太多,都没跑起来。最近网上看到有预编译的,对环境要求降低了非常多,所以早上试了下,终于跑起来了。

使用平台

系统:windows 10

硬件:i5 12400F + 32GB 内存 + RTX 3090 显卡

具体步骤

主要参考 https://pa.ci/248.html 。基本上使用的都是已经预编译好的软件,不用特别折腾环境配置。

因为用了 nvidia 的显卡,而且 cpu 本身也不强,所以主要配置为 gpu 加速为主。

下载 cuda

直接到 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载对应自己系统的安装文件即可。

下载预编译 llama.cpp 软件

到 https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases ,下载 cuda 12 版本。下载完毕后,解压到一个文件夹里。我这里用的文件夹名字为 llama-bin-win-cuba-x64 ,下面也都用这个路径。

创建 prompt 文件

把 https://raw.githubusercontent.com/ggerganov/llama.cpp/master/prompts/chat-with-bob.txt 下载到 llama-bin-win-cuba-x64 根目录

下载量化模型

结合硬件配置,我用的是 13b 的模型 llama-2-13b-chat.Q5_K_M 。大家可以参考 https://pa.ci/248.html 选择合适自己的。

这里要注意,目前是无法直接访问 huggingface.co 网站的,我用的是 https://hf-mirror.com/ 镜像站点来解决。下载上面这个模型不需要 token 验证,所以可以直接打开 https://hf-mirror.com/TheBloke/Llama-2-13B-chat-GGUF/blob/main/llama-2-13b-chat.Q5_K_M.gguf ,点击 download 按钮直接下载

运行模型

在终端中打开 llama-bin-win-cuba-x64 目录,运行如下命令(模型 gguf 文件名,记得替换成自己用的)

.\main.exe -m .\llama-2-13b-chat.Q5_K_M.gguf -n -1 --repeat_penalty 1.0 --color -i -r “User:” -f .\chat-with-bob.txt  --n-gpu-layers 1

注意,最后的 --n-gpu-layers 1 表示第一层让 gpu 计算,剩下给 cpu。运行后,会出现类似下面内容:

其中 llm_load_tensors: offloaded 1/41 layers to GPU ,说明一共有 41 层,gpu 运行第 1 层。后续想全部给 gpu 运行,把命令里的 --n-gpu-layers 1 改为 --n-gpu-layers 41 即可。

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

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可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!**

更新时间 2024-06-27