超过ChatGPT3达到ChatGPT4%90性能的小羊驼来了-Vicuna(校招社招必备，chatgpt风口来了赶紧学起来吧)

小咪咪 2024-03-24 16:12 78阅读 0赞

## 达到GPT4百分之90性能的小羊驼Vicuna ##

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#### 文章目录 ####

*  达到GPT4百分之90性能的小羊驼Vicuna
 *  
 *  一、小羊驼Vicuna介绍
 *  二、使用效果测评
 *  三、小羊驼Vicuna安装webui linux部署教程
 *  总结踩坑经验

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随着chatgpt大火，很多人都开始学习chatgpt相关知识，本文就介绍一下最近很火的小羊驼Vicuna项目。

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## 一、小羊驼Vicuna介绍 ##

一群来自UCB（主导这个项目）、CMU、Stanford、UCSD的充满热情且能力强劲的学生共同实现了以合规，廉价和高效的方式做出真正意义上和ChatGPT-3.5 相当的开源版本ChatGPT，GPT-4 给我们模型的“总分”最终达到了ChatGPT的90%

## 二、使用效果测评 ##

话不多说先上图，这是我们在服务器上部署Vicuna-13b测试的效果  
![让小羊驼帮我写了一个汽车的广告][13549cf731914a49963b92399a8fd494.png_pic_center]  
让小羊驼帮我写了一个汽车的广告  
![在这里插入图片描述][6f2862abb2094b8789102115127648e5.png_pic_center]  
让小羊驼帮我根据一段新闻生成标题

## 三、小羊驼Vicuna安装webui linux部署教程 ##

3.1 下载代码安装虚拟环境

下载代码
    git clone https://github.com/lm-sys/FastChat
    cd FastChat

使用conda安装虚拟环境
    我使用的是A100显卡  python版本是3.8
    
    先安装几个单独的包
    # Install FastChat
    pip3 install fschat
    
    # Install the latest main branch of huggingface/transformers
    pip3 install git+https://github.com/huggingface/transformers
    
    pip3 install --upgrade pip  # enable PEP 660 support
    pip3 install -e .

3.2 下载权重文件

然后开始下载权重文件，分别是13b和7b，需要主要是是你cpu的内存要够，64g最佳
    
    Vicuna-13B
    This conversion command needs around 60 GB of CPU RAM.
    
    python3 -m fastchat.model.apply_delta \
        --base /path/to/llama-13b \
        --target /output/path/to/vicuna-13b \
        --delta lmsys/vicuna-13b-delta-v0
    Vicuna-7B
    This conversion command needs around 30 GB of CPU RAM.
    
    python3 -m fastchat.model.apply_delta \
        --base /path/to/llama-7b \
        --target /output/path/to/vicuna-7b \
        --delta lmsys/vicuna-7b-delta-v0
    --base 是你原始的llama-7b 权重文件的路径
    --target 是你生成的小羊驼权重文件的存储路径

3.3 启动命令  
启动方式分为命令行启动和webui启动方式  
3.3.1 命令行启动方式

单GPU启动命令
    The command below requires around 28GB of GPU memory for Vicuna-13B and 14GB of GPU memory for Vicuna-7B.
    
    python3 -m fastchat.serve.cli --model-name /path/to/vicuna/weights
    多GPU启动命令
    If you do not have enough GPU memory, you can use model parallelism to aggregate memory from multiple GPUs on the same machine.
    
    python3 -m fastchat.serve.cli --model-name /path/to/vicuna/weights --num-gpus 2
    使用CPU启动的命令，不建议很吃CPU配置，并且很慢
    This runs on the CPU only and does not require GPU. It requires around 60GB of CPU memory for Vicuna-13B and around 30GB of CPU memory for Vicuna-7B.
    
    python3 -m fastchat.serve.cli --model-name /path/to/vicuna/weights --device cpu

3.3.2  
webui启动方式

python3 -m fastchat.serve.controller
    
    python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path /path/to/vicuna/weights
    
    python3 -m fastchat.serve.test_message --model-name vicuna-13b

## 总结踩坑经验 ##

例如：内存一定要够，要不然启动不起来服务，显存保底40G，才能稳定的保证webui服务启动起来，因为多轮对话以后显存涨的很快

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