本地部署llava-34B模型
时间: 2025-04-21 20:38:57 浏览: 58
### 部署 LLaVA-34B 模型
为了在本地环境中成功部署 LLaVA-34B 模型,需遵循一系列特定命令来启动不同的服务组件。以下是详细的配置指南:
#### 启动控制器服务器
通过运行以下命令,在第一个终端窗口中启动LLaVA的控制服务器:
```bash
python -m llava.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 10000
```
#### 启动工作者节点
在同一台机器上的第二个终端里执行下面这条指令以启动工作进程,这里假设`{模型的地址}`已经被替换成了实际存储LlaVA-34B权重文件的位置:
```bash
python -m llava.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --controller http://localhost:10000 --port 40000 --worker http://localhost:40000 --model-path {模型的地址}
```
#### 运行Web界面
最后一步是在第三个独立的终端会话中激活Gradio Web服务器,这允许用户通过浏览器访问并交互式地测试已加载的语言模型:
```bash
python -m llava.serve.gradio_web_server --controller http://localhost:10000 --model-list-mode reload
```
以上操作完成后,应该能够在本地网络环境下正常运作一个基于LLaVA架构的大规模预训练语言模型实例。
对于具体版本如LLaVA-34B而言,除了上述通用指导外,还需要特别注意该型号可能特有的参数设置或依赖项安装需求[^2]。
#### 使用四比特量化减少内存占用
如果希望进一步降低资源消耗,则可以考虑应用四比特量化技术。只需简单修改启动CLI客户端时使用的选项即可实现这一点:
```bash
python -m llava.serve.cli --model-path {模型权重llava-v1.5-7b的路径} --image-file "https://llava-vl.github.io/static/images/view.jpg" --load-4bit
```
请注意,尽管此方法有助于节省硬件成本,但它也可能影响到最终输出的质量和性能表现[^1]。
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