【个人开发】llama2部署实践(三)——python部署llama服务(基于GPU加速)

1.python环境准备

注:llama-cpp-python安装一定要带上前面的参数安装,如果仅用pip install装,启动服务时并没将模型加载到GPU里面。

shell 复制代码
# CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python

pip install uvicorn
pip install starlette
pip install fastapi
pip install sse_starlette
pip install starlette_context
pip install pydantic_settings

2.llama-cpp-python安装报错

报错踩坑1:

安装llama-cpp-python过程出现报错

CMake Error at vendor/llama.Cpp/CMakeLists.txt:186 (find library):

Could not find FOUNDATION LIBRARY using the followingnames: Foundation

解决方法1:

网上找到采用离线安装到方式,可以成功安装,但是高兴得太早了。

shell 复制代码
wget https://github.com/abetlen/llama-cpp-python/releases/download/v0.2.56/llama_cpp_python-0.2.56-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.whl
pip install llama_cpp_python-0.2.56-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.whl
# 参考链接:https://blog.csdn.net/qq_38463737/article/details/136477026

坑1:
虽然可以成功安装,但是启动llama服务的时候,没法用到GPU加速。

报错踩坑2:

倒腾了很久,看报错一直是cmake对问题,寻思着可能是gcc版本的问题,将gcc升级到13.1。但还是出现报错:

CMake Error at vendor/llama.Cpp/CMakeLists.txt:186 (find library):

Could not find FOUNDATION LIBRARY using the followingnames: Foundation

或者其他诸如的报错【报错太多,没法全记录下来】

CMake configuration failed

看上面的报错Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed。感觉像是cuda跟gcc版本的不兼容问题。

解决方法2:

捣鼓了很久,后来参考了一些成功安装的经验,最后选择gcc-9.4.0版本

附带一下gcc版本安装步骤:

shell 复制代码
## 安装
tar xf gcc-9.4.0.tar.xz
cd gcc-9.4.0/
./contrib/download_prerequisites
mkdir build && cd build
../configure --prefix=/usr/local/gcc-9.4.0 --enable-bootstrap --enable-checking=release --enable-languages=c,c++ --disable-multilib
make -j16 # 我这里服务器是16核,这里根据服务器核数修改并行度。
make install 

## 配置环境变量
export GCC_ME_HOME=/usr/local/gcc-9.4.0/
PATH=$GCC_ME_HOME/bin:/usr/local/bin:$PATH
export PATH
LD_LIBRARY_PATH=$GCC_ME_HOME/lib:$GCC_ME_HOME/lib64:/usr/local/lib:/usr/local/lib64:/usr/lib64:/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH
export CC=$GCC_ME_HOME/bin/gcc
export CXX=$GCC_ME_HOME/bin/g++

报错踩坑2:

后来还遇到这个问题

Could not find compiler set in environment variable CXX:

估摸着应该是CXX变量没加载的原因,重新加载环境变量,安装。

3.服务启动

shell 复制代码
python3 -m llama_cpp.server --model /data/opt/llama2_model/llama-2-7b-bin/ggml-model-f16.bin --n_threads 30 --n_gpu_layers 200


终于加载到GPU里面!

4.总结

当前环境各组件版本:

  • gcc:9.4.0
  • cuda:11.8
  • python:3.11.4
  • llama_cpp_python:0.2.56

以上,End

相关推荐
小毛驴8503 分钟前
软件设计模式-装饰器模式
python·设计模式·装饰器模式
闲人编程24 分钟前
Python的导入系统:模块查找、加载和缓存机制
java·python·缓存·加载器·codecapsule·查找器
weixin_4577600030 分钟前
Python 数据结构
数据结构·windows·python
合作小小程序员小小店2 小时前
web网页,在线%抖音,舆情,线性回归%分析系统demo,基于python+web+echart+nlp+线性回归,训练,数据库mysql
python·自然语言处理·回归·nlp·线性回归
q***2512 小时前
Python中的简单爬虫
爬虫·python·信息可视化
最晚的py2 小时前
Python Matplotlib
python·数据分析
柳鲲鹏2 小时前
OpenCV:文件视频防抖,python版
python·opencv·音视频
@sinner4 小时前
你好,Scikit-learn:从零开始你的第一个机器学习项目
python·机器学习·scikit-learn
麦烤楽鸡翅4 小时前
简单迭代法求单根的近似值
java·c++·python·数据分析·c·数值分析