Windows系统本地部署Text generation安装Code Llama大模型实战

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文章目录

• • 前言
  • 1. 本地部署Text generation Web UI
  • 2. 安装CodeLlama大模型
  • 3. 实现公网远程使用Code Llama
  • 4. 固定Text generation Web UI公网地址

前言

本篇文章介绍如何在本地部署Text generation Web UI并搭建Code Llama大模型运行,并且搭建Code Llama大语言模型，结合Cpolar内网穿透实现公网可远程使用Code Llama。

Code Llama是一个可以使用文本提示生成代码的大型语言模型 (LLM)。可以使当前开发人员的工作流程更快、更高效，并降低学习编码人员的进入门槛。 Code Llama 有潜力用作生产力和教育工具，帮助程序员编写更强大、文档更齐全。

Text generation Web UI部署非常简便，不仅在github主页上直接提供了一键部署安装包，同时由于是web UI形式，直接通过浏览器即可操作，不过本地化部署，无法远程访问，这里我们结合cpolar工具实现从安装到最后实现远程访问。

那么接下来先在本地部署一个Text generation Web UI界面。

1. 本地部署Text generation Web UI

本篇文章测试环境：Windows10专业版

首先我们需要在本地部署Text generation Web UI，是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目，可以利用其快速搭建部署各种大模型环境。

github地址：https://github/facebookresearch/codellama

点击download,一键下载文件到本地

解压文件夹，然后打开文件，双击运行start_windows进行自动下载

安装过程中会有一次确认，根据自己的显卡和系统选择就可以了，这里我选择A（英伟达显卡）

安装完成后，可以看到本地地址是：http://127.0.0.1:7680，Ctrl+c终止它。

2. 安装CodeLlama大模型

接下来要下载CodeLlama模型，在Hugging face上直接下载转换好的模型

Hugging face格式模型 https://huggingface.co/codellama

选择Base Model

然后依次下载下方红框中的文件

下载好后，然后选中这九个文件剪切，回到 text-generation-webui 目录中，进入 models 目录中，新建要给文件夹，名为 codellama-7b

把刚才9个文件，都粘贴到这个新文件夹中

然后回到text-generation-webui 目录中，双击打开 start_windows

然后打开一个浏览器，输入localhost:7680，可以看到进入到了Text generation Web UI中

点击上方model切换到模型配置页面，在模型下拉列表这里选择 codellama-7b

然后点击Load加载模型，接下来可以测试提出问题

然后把右侧上方的代码使用vscode测试一下，是否能得出结果

可以看到，显示出了正确结果，目前我们在本机部署了 Text generation Web UI，并且还添加了code llama大模型，如果想团队协作多人使用，或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公网访问，免去了复杂得本地部署过程，只需要一个公网地址直接就可以进入到Text generation Web UI中。

接下来教大家如何安装Cpolar并且将 Text generation Web UI实现公网访问。

3. 实现公网远程使用Code Llama

下面是安装cpolar步骤：

Cpolar官网地址: https://www.cpolar

点击进入cpolar官网，点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的Cpolar

登录成功后，点击下载Cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。

Cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。

接下来配置一下 text-generation-webui 的公网地址，

登录后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，

首先创建一个 LobeChat 的公网http地址隧道

• 隧道名称：可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复

• 协议：选择http

• 本地地址：7860 (本地访问的地址)

• 域名类型：免费随机域名

• 地区：选择China Top

点击创建

隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网地址，有两种访问方式，一种是http 和https

我们接下来使用http公网地址访问，可以看到我们访问到了 Text generation Web UI 界面，这样一个公网地址访问就创建好了。

小结

如果我们需要长期进行团队协作的话，由于刚才创建的是随机的地址，24小时会发生变化。另外它的网址是由随机字符生成，不容易记忆。如果想把域名变成固定的二级子域名，并且不想每次都重新创建隧道来访问Text generation Web UI，我们可以选择创建一个固定的http地址来解决这个问题。

4. 固定Text generation Web UI公网地址

由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化【ps：cpolar已备案】

注意需要将cpolar套餐升级至基础套餐或以上，且每个套餐对应的带宽不一样。【cpolar已备案】

登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china vip top，然后设置一个二级子域名名称，填写备注信息，点击保留。

保留成功后复制保留的二级子域名地址：

登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑。

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名

• Sub Domain：填写保留成功的二级子域名

• 地区: China VIP

点击更新

更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

最后，我们使用固定的公网地址访问Text generation Web UI界面可以看到访问成功，一个永久不会变化的远程访问方式即设置好了。

接下来就可以随时随地进行异地公网来使用Code Llama大模型了，把固定的公网地址分享给身边的人，方便团队协作，同时也大大提高了工作效率！自己用的话，无需云服务器，还可以实现异地其他设备登录！以上就是如何在本地安装Code Llama以及在本地部署 Text generation Web UI 可视化界面的全部过程。

本文标签： 实战模型系统TextWindows