教程：如何在本地部署 Llama 2 70B 模型

本教程将指导您如何在本地硬件上成功部署 Llama 2 70B 模型。

硬件需求

最低配置

**推荐配置**

软件环境

Python 环境

conda create -n llama python=3.10

conda activate llama

pip install torch transformers accelerate

模型下载

git lfs install

git clone https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf

量化优化

使用 4-bit 量化减少显存占用：

from transformers import LlamaForCausalLM

import torch

model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(

"meta-llama/Llama-2-70b-hf",

torch_dtype=torch.float16,

load_in_4bit=True,

device_map="auto"

)

性能优化

推理加速

内存管理

实际效果

在 RTX 4090 上使用 4-bit 量化：

这个配置可以满足大部分个人和小团队的需求。