快玩转 Llama2！PAI 指南三，部署 WebUI 玩转大模型

2023-05-22 06:24:59

使用阿里云 PAI 部署 Llama2，释放大语言模型的潜力

导读

作为阿里云机器学习平台的忠实粉丝和一名狂热的开发者，我迫不及待地与大家分享一个令人兴奋的消息：阿里云机器学习 PAI 推出了 Llama2 快速部署指南！有了这个指南，我们可以轻松地将这个令人惊叹的大语言模型 (LLM) 部署到我们的 WebUI 上，为我们的应用程序和项目带来无穷的可能性。

Llama2：大语言模型的新星

Llama2，也被称为 LLAMA，是由谷歌开发的，拥有庞大的 130 亿个参数。它旨在帮助开发者轻松实现各种自然语言处理 (NLP) 任务，包括：

文本生成
代码生成
翻译
信息提取

实战指南：一步一步部署 Llama2 WebUI

1. 准备工作

安装 Python 3.7 或更高版本
安装 Pip
使用 Pip 安装阿里云机器学习平台 Python SDK：

pip install aliyun-aip-eas

2. 创建 PAI 环境

打开阿里云控制台中的 PAI 服务
点击 "创建环境" 按钮
输入环境名称和地域
选择合适的实例类型和数量
点击 "创建" 按钮

3. 安装 Llama2 模型

从官网下载并解压缩 Llama2 模型
将解压缩后的模型文件上传到 PAI 环境的 OSS 存储桶中

4. 部署 WebUI

使用阿里云机器学习平台 PAI-EAS 模块提供的部署工具：

from aip_eas import EAS
eas = EAS()

# 配置 WebUI 服务
service_config = {
    "service_type": "eas_web",
    "service_image": "eas-web:1.0.0",
    "resource_requests": {
        "memory": "2Gi",
        "cpu": "1000m"
    }
}

# 部署 WebUI 服务
service_id = eas.create_service(service_config)

# 配置 WebUI 访问地址
url = f"http://{service_id}.pai-eas.cn"