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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(huán)境里。

1. 環(huán)境準(zhǔn)備

1）最新版Python

2）確保機(jī)器有足夠的內(nèi)存加載完整模型（7B模型需要13~15G）

3）下載原版LLaMA模型和擴(kuò)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(jié)果如下：

3. 加載并啟動

1）這一步需要下載llama.cpp，

2）將第二步下載的文件移到llama.cpp/models/下，使用命令：

python3 convert-pth-to-ggml.py models/7B/ 0

3）將.pth模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為ggml的FP32格式，生成文件路徑為models/7B/ggml-model-f32.bin。

4）運(yùn)行./main二進(jìn)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(shù)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(shù)解釋：

-ins	啟動類ChatGPT對話交流的運(yùn)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(rèn)：512）
-n	控制回復(fù)生成的最大長度（默認(rèn)：128）
-t	控制batch size（默認(rèn)：8），可適當(dāng)增加
--repeat_penalty	控制線程數(shù)量（默認(rèn)：4），可適當(dāng)增加
--temp	溫度系數(shù)，值越低回復(fù)的隨機(jī)性越小，反之越大
--top_p, top_k	控制解碼采樣的相關(guān)參數(shù)

審核編輯：劉清

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