google最新大语言模型gemma本地化部署_gemma对服务器要求

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作者
猴君
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与同类大语言模型对比,它不仅对硬件的依赖更小,性能却更高。关键是完全开源,使得对模型在具有行业特性的场景中,有了高度定制的能力。

Gemma模型当下有四个版本,Gemma 7b, 2b, 2b-it, 7b-it 。通俗来说,2b及精简小巧,覆盖了现代流行的语言,对硬件依赖小。7b是常规型的,要有的基本都有了,硬件上最低需要8gb内存(显存)。后缀带it的版本,可适用于nvidia较新显卡,支持int8(fp8), tensorrt核心。但我的40hx硬件被阉割太厉害,连fp16都跑不起来,就没测试了。

安装环境:

我的硬件环境是虚拟机环境,40hx显卡直通,linux系统,远程访问。软件环境需要目标是ollama及open-webui。ollama是大语言模型的一个运行环境,open-webui是基于openAI及ollama的一个前端界面。目前ollama只支持nvidia的GPU加速,别的显卡就不讨论了。

安装过程:

  1. 虚拟机安装,这边需要注意的是,显卡必须直通,CPU必须在主机直通模式。不然GPU加速就不能成功。

  2. 安装常用的软件,wget curl git nvidia-toolkit

  3. 确认环境:nvidia-smi看一下显卡是不是正常驱动,cat /proc/cpuinfo 看一下AVX是否加载。这二点决定了GPU加速

  4. 在linux上运行:(要科学)

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 

然后等待安装完成,安装完成后,执行 ollama run gemma:2b 或者 ollama run gemma:7b 等模型下载完毕后,就进入字符界面,你就可以跟机器交流了。按ctrl-d可退出。

  1. 远程访问:

因为我是在服务器上安装的,操作需要在PC上,所以需要做一下远程

sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service (我是ubuntu系统debian类似,其它系统查看services配置方法)

在nano中,[Service]下面加一行 Environment=“OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434”

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