RISC-V跑大模型（二）：LLaMA零基礎移植教程
這是RISC-V跑大模型系列的第二篇文章，主要教大家如何將LLaMA移植到RISC-V環境里。
1. 環境準備
1）最新版Python
2）確保機器有足夠的內存加載完整模型（7B模型需要13~15G）
3）下載原版LLaMA模型和擴展了的中文模型
2. 模型下載
從LLaMA原版模型地址上下載下述文件（我們使用的是7B）：
最后文件下載完成后的結果如下：
3. 加載并啟動
1）這一步需要下載llama.cpp，
python3 convert-pth-to-ggml.py models/7B/ 03）將.pth模型權重轉換為ggml的FP32格式，生成文件路徑為models/7B/ggml-model-f32.bin。
4）運行./main二進制文件，-m命令指定Q4量化模型（也可加載ggml-FP16的模型）。以下是解碼參數及示例：
./main models/7B/ggml-model-f32.bin --color -f prompts/alpaca.txt -ins -c 256 --temp 0.2 -n 128 --repeat_penalty 1.3
參數解釋：
| -ins | 啟動類ChatGPT對話交流的運行模式 |
| -f | 指定prompt模板，alpaca模型請加載prompts/alpaca.txt |
| -c | 控制上下文的長度，值越大越能參考更長的對話歷史（默認：512） |
| -n | 控制回復生成的最大長度（默認：128） |
| -t | 控制batch size（默認：8），可適當增加 |
| --repeat_penalty | 控制線程數量（默認：4），可適當增加 |
| --temp | 溫度系數，值越低回復的隨機性越小，反之越大 |
| --top_p, top_k | 控制解碼采樣的相關參數 |
審核編輯：劉清
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原文標題：RISC-V 跑大模型（二）：LLaMA零基礎移植教程
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