llama factory GRADIO_SHARE=0
时间: 2025-03-24 21:21:56 浏览: 59
### 配置 Llama 模型工厂并禁用 Gradio 共享功能
为了实现 Llama 模型的加载与配置,可以按照以下方式操作。通过指定模型路径和调整 `ServiceContext` 参数来完成模型初始化[^1]。对于 Gradio 的共享功能关闭,则可以通过设置参数 `GRADIO_SHARE=False` 来达成目标。
#### 1. 配置 Llama 模型工厂
在 Python 脚本中定义模型路径,并将其传递给服务上下文中的 `embed_model` 和其他必要参数:
```python
from llama_index import ServiceContext, LLMPredictor
import gradio as gr
# 定义LLM预测器和模型路径
model_path = "/workspace/model/vicuna-7b-all-v1.1"
llm_predictor = LLMPredictor(model_name=model_path)
# 创建服务上下文并将嵌入模型设为本地模式
service_context = ServiceContext.from_defaults(
chunk_size=1024,
llm=llm_predictor,
embed_model="local" # 使用本地嵌入模型[^2]
)
```
上述代码片段展示了如何将模型路径 `/workspace/model/vicuna-7b-all-v1.1` 加载到 LLM Predictor 中,并设置了 `embed_model="local"`。
如果需要更改默认模型路径至 `/root/autodl-tmp/models/chatglm3-6b`,则只需替换变量 `model_path` 即可[^3]。
#### 2. 在 Gradio 中禁用共享功能
Gradio 提供了一个简单的方式来控制其应用是否公开分享链接。要完全禁用此功能,可以在启动界面时显式传入 `share=False` 或者全局设定环境变量 `GRADIO_SERVER_NAME` 及相关选项。
以下是完整的 Gradio 接口创建示例,其中包含了禁用共享的功能:
```python
def predict(input_text):
# 这里放置具体的推理逻辑
result = f"Echo: {input_text}"
return result
with gr.Blocks() as demo:
input_box = gr.Textbox(label="Input Text", placeholder="Enter text here...")
output_box = gr.Textbox(label="Output")
button = gr.Button(value="Submit")
button.click(predict, inputs=input_box, outputs=output_box)
demo.launch(share=False) # 关闭共享功能[^4]
```
在此脚本中,调用了 `launch()` 方法的同时指定了 `share=False` 参数,从而阻止生成公共 URL 并对外暴露接口[^4]。
---
###
阅读全文
相关推荐

















