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1.1配置 LMDeploy 运行环境
创建开发机
创建新的开发机#xff0c;选择镜像Cuda12.2-conda#xff1b;选择10% A100*1GPU#xff1b;点击“立即创建”。注意请不要选择Cuda11.7-conda的镜像#xff0c;新版本的lmdeploy会出现兼容性问题。其他和之前一样选择镜像Cuda12.2-conda选择10% A100*1GPU点击“立即创建”。注意请不要选择Cuda11.7-conda的镜像新版本的lmdeploy会出现兼容性问题。其他和之前一样不赘述。
创建conda环境
studio-conda -t lmdeploy -o pytorch-2.1.2安装LMDeploy
#激活虚拟环境
conda activate lmdeploy
#安装0.3.0的imdeploy
pip install lmdeploy[all]0.3.01.2以命令行方式与 InternLM2-Chat-1.8B 模型对话 2.进阶作业
2.1 设置KV Cache最大占用比例为0.4开启W4A16量化以命令行方式与模型对话。 2.2 以API Server方式启动 lmdeploy开启 W4A16量化调整KV Cache的占用比例为0.4分别使用命令行客户端与Gradio网页客户端与模型对话。
命令行 网页客户端
2.3 使用W4A16量化调整KV Cache的占用比例为0.4使用Python代码集成的方式运行internlm2-chat-1.8b模型。 2.4 使用 LMDeploy 运行视觉多模态大模型 llava gradio demo。
