有人会搭建GPT-J-6B框架吗？有偿

Question

老弟被要求在工作电脑部署一个GPT-j-6b chat，有老哥可以帮忙教学吗？有偿，价格好说！悬赏之后还有🧧，最好给个SOP，window或者ubuntu的，平台:13900k，N4090 24gd，内存32gb*2，最后我希望能看到当前显卡运行中的性能，比如tokens/s

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以帮助您解决这个问题。要在您的工作电脑上部署GPT-J-6B模型，您首先需要确保满足以下几个基本条件：

1. 环境配置：确保您的Python环境已经安装了PyTorch库，并且版本高于1.7.0。此外，还需要安装其他依赖项，例如transformers、einops等。您可以按照以下命令安装（假设您已安装pip和conda）：

# 创建并激活虚拟环境（可选但推荐）
conda create -n gptj_env python=3.8
conda activate gptj_env

# 安装所需库
pip install torch>=1.7.0 torchvision transformers einops

1. 下载模型权重文件：GPT-J-6B模型的权重文件可以从Hugging Face Model Hub获取。首先，通过transformers库导入模型，然后加载权重。

from transformers import GPTJForCausalLM, GPTJTokenizer

# 下载模型权重和对应的分词器
tokenizer = GPTJTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
model = GPTJForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")

1. 内存与硬件需求：GPT-J-6B是一个非常大的模型，因此部署时对硬件尤其是GPU的要求较高。至少需要16GB以上的显存，以及足够的CPU内存和硬盘空间。

2. 运行示例：下面是一个简单的文本生成示例：

prompt = "今天天气"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

# 生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1, temperature=0.7)

# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

1. 本地部署：如果您需要长期服务化部署，可以考虑使用ONNX转换模型并在诸如TensorRT这样的高性能推理引擎上运行，或者将模型部署到支持PyTorch后端的云服务器或本地服务器上的REST API服务，例如使用Flask或FastAPI框架结合Transformers库提供的模型服务接口。

注意，由于GPT-J-6B模型体积庞大，在实际部署过程中可能会遇到资源限制问题，请务必根据实际情况进行调整和优化。同时，涉及到付费教学的话，请自行联系相关领域的专业人士进行线下指导或线上远程协助。