LunaTranslator/docs/zh/sakurallmcolab.md

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2024-09-12 21:01:26 +08:00
## 部署SakuraLLM到Google Colab
2024-09-07 11:39:48 +08:00
2024-09-08 23:03:51 +08:00
### 1. 设置内网穿透以将请求转发给llama.cpp服务
2024-09-07 11:39:48 +08:00
2024-09-08 23:51:31 +08:00
2024-09-08 23:54:15 +08:00
注册[ngrok](https://ngrok.com/),分别获取[NGROK_TOKEN](https://dashboard.ngrok.com/get-started/your-authtoken)和[NGROK_DOMAIN](https://dashboard.ngrok.com/cloud-edge/domains),以供后面使用。
2024-09-08 23:51:31 +08:00
2024-09-08 23:03:51 +08:00
也可以不注册**ngrok**,将**NGROK_TOKEN**置为空,则会使用**gradio-tunneling**的随机域名进行内网穿透。
若使用**ngrok**,并填写了**NGROK_DOMAIN**,则每次运行时将会使用固定的域名进行内网穿透,否则将会使用随机的域名。
<details>
2024-09-08 23:51:31 +08:00
<summary>启动后将会在log中看到本次运行的url接口地址将url接口地址填写到翻译器中即可</summary>
全空使用gradio-tunneling随机的域名
2024-09-08 23:03:51 +08:00
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/tunnel.png">
2024-09-08 23:51:31 +08:00
填写NGROK_TOKEN使用ngrok随机的域名
2024-09-08 23:03:51 +08:00
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/tunnel3.png">
2024-09-08 23:51:31 +08:00
填写NGROK_TOKEN+NGROK_DOMAIN使用ngrok固定的域名
2024-09-08 23:03:51 +08:00
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/tunnel2.png">
</details>
2024-09-07 11:39:48 +08:00
2024-09-12 21:01:26 +08:00
### 2. 部署到Google Colab
2024-09-07 11:39:48 +08:00
<!-- tabs:start -->
### **Google Colab**
<details>
<summary>1. 在Google drive中安装<strong>Colaboratory</strong>应用</summary>
点击<strong>新建</strong>-><strong>更多</strong>-><strong>关联更多应用</strong>
在应用市场中搜索<strong>Colaboratory</strong>安装即可
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/installcolab.png">
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/installcolab2.png">
</details>
<details>
<summary>2. 打开<a href="https://colab.research.google.com/" target="_blank">Colab</a>,下载<a href="https://lunatranslator.org/nginxfile/kaggle_sakurallm.ipynb" target="_blank">ipynb脚本</a>并上传到Colab中。</summary>
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/colab2.png">
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/colab.png">
</details>
<details>
<summary>3. 选择GPU运行时</summary>
默认是使用CPU运行的需要我们手动切换成T4 GPU运行。
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/colab5.png">
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/colab4.png">
</details>
<details>
<summary>4. 设置ngrok密钥和域名以及使用的模型</summary>
将注册的ngrok的NGROK_TOKEN和NGROK_DOMAIN填入脚本中。
REPO和MODEL是<code>https://huggingface.co/REPO</code>下的MODEL模型文件名
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/colab3.png">
</details>
<details>
<summary>5. 运行脚本,稍微等待一分钟左右即可</summary>
llama.cpp是已经预先编译好的省去了编译的时间因此主要是下载模型需要花费一点时间。
<img src="https://image.lunatranslator.org/zh/sakurallm/colab6.png">
</details>
<!-- tabs:end -->