Llama 3.2 本地部署教程 ，11B模型、支持视觉、图片识别功能！

 Llama 3.2  11B 视觉模型下载方式

1、Hugging Face下载：【点击前往】 从模型库下载Llama 3.2 11B的模型文件。模型文件可以通过API或者手动下载。

2、其它打包下载：【点击前往】

1. 安装Python和pip

首先，确保你已经安装了Python 3.8或以上版本。如果还没有，可以通过以下步骤安装。

下载Python：

从Python官网下载适用于Windows的最新版本Python。安装时，确保勾选“Add Python to PATH”选项，以便命令行可以直接使用Python。

检查Python和pip是否安装成功：

python --version
pip --version

如果成功，会显示Python和pip的版本号。

2. 安装CUDA和PyTorch

比如使用 RTX 4090进行加速，需要安装支持CUDA的PyTorch版本。

安装CUDA

1. 下载并安装CUDA工具包（确保与你的显卡型号兼容）。
2. 安装NVIDIA cuDNN（CUDA的深度学习库）。

安装支持CUDA的PyTorch：

打开命令提示符并运行以下命令，安装支持CUDA 11.8的PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

这会安装带有GPU加速功能的PyTorch版本，确保充分利用RTX 4090的计算性能。

3. 安装Llama 3.2 11B模型相关依赖

接下来，你需要安装Transformers库以及其他依赖项，用来加载Llama 3.2模型。

安装Transformers和其他依赖：

pip install transformers
pip install sentencepiece  # Llama模型所需的分词工具

4. 下载和配置Llama 3.2 11B模型

1、从Hugging Face模型库下载Llama 3.2 11B的模型文件。模型文件可以通过API或者手动下载。

2、网盘打包下载：【点击前往】

加载Llama 3.2 11B模型

你可以使用以下代码下载并加载模型：

from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

# 下载并加载Llama 3.2 11B模型
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("path_to_llama_3_2_11b_model")
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("path_to_llama_3_2_11b_model").to("cuda")

请确保将path_to_llama_3_2_11b_model替换为实际的模型路径或模型ID。

5. 安装Gradio并创建UI

安装Gradio

pip install gradio

创建Gradio界面

在Windows系统上，你可以创建一个Gradio界面，让用户可以通过浏览器与Llama 3.2 11B模型交互：

import gradio as gr
from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM
import torch
from PIL import Image

# 加载Llama 3.2 11B模型
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("path_to_llama_3_2_11b_model")
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("path_to_llama_3_2_11b_model").to("cuda")

# 定义推理函数，处理图片和文本
def llama_generate(image, text):
    # 假设处理图像功能在此
    # 可以在这里加载图像模型并处理图片
    input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids.cuda()
    output = model.generate(input_ids, max_length=200)
    return tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)

# 使用Gradio构建UI，添加图片和文本输入
demo = gr.Interface(fn=llama_generate, 
                    inputs=["image", "text"], 
                    outputs="text", 
                    title="Llama 3.2 11B 模型（图片+文本）")

# 启动界面
demo.launch()

6. 启动Gradio应用

保存上面的脚本为 llama_gradio_app.py，然后在命令提示符中运行以下命令：

python llama_gradio_app.py

Gradio将在命令行中生成一个URL，你可以通过这个URL在浏览器中访问Gradio界面，并与Llama 3.2 11B模型进行交互。

7. 可选优化

• GPU加速：确保模型在GPU上运行。你可以通过以下代码将模型加载到GPU中：

model = model.to("cuda")

调优生成结果：可以通过修改generate函数中的max_length参数来控制生成文本的长度。

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