forked from jiuyuan/CPM-9G-8B
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流式输出操作手册
环境安装
docker 路径:
由于流式输出需要特定的环境依赖,因此在新的env下进行推理和输出 conda activate stream_info
流程:
1 将模型进行convert处理,将训练模型转换成流式输出支持的格式 python convert.py
2 模型推理: python deploy_llm_8b_demo.py (1) 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的数目 (2) 修改LocalLoader 中的实际使用模型的属性 (3) 在修改LocalLoader调用的时候,修改流式输出模型位置及其词表
3 测试请求:python request_demo.py 若不清楚请求的ip port,可以在推理阶段保存的log文件(error_8b.log)中找到