ubuntu部署VLM大模型
时间: 2025-02-25 14:03:17 浏览: 112
### 如何在 Ubuntu 系统中部署 VLM 大模型
#### 准备工作环境
为了成功部署视觉-语言模型 (VLM),需要先准备合适的工作环境。这通常涉及安装必要的依赖库以及配置硬件加速支持。
对于基于 NVIDIA GPU 的平台,如 Seeed Studio reComputer J4012 Jetson Orin NX 设备,可以参照特定指南来完成初步设置[^1]。此过程可能包括但不限于更新系统软件包、安装 CUDA 工具链以及其他驱动程序。
#### 获取并编译源码
获取目标项目的源代码可以通过 Git 版本控制系统实现。例如,在命令行工具中执行以下操作以获得 `llama.cpp` 项目及其大型文件:
```bash
git lfs install
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
```
上述指令会初始化 Git LFS 支持,并从 GitHub 下载指定仓库的内容至本地目录内[^4]。
#### 安装依赖项与构建二进制文件
一旦获得了完整的源代码副本,则需按照官方文档说明进行后续步骤——即安装所需的第三方库和编译可执行文件。这部分的具体流程取决于所选框架的要求;然而,一般情况下都会涉及到 CMake 或 Makefile 文件的调用。
针对某些预训练好的大模型实例化应用服务前还需要额外处理数据集或是调整参数设定等问题。比如当考虑使用 InternLM2-Chat-7B 模型时,除了常规的操作外还需注意其特殊的部署条件[^2]。
#### 加载预训练模型
最后一步就是加载已经预先训练完毕的大规模多模态理解模型。如果是在资源受限的小型计算设备上(像树莓派),则建议利用 Ollama 平台所提供的优化方案来进行高效推理运算。通过该途径能够轻松地让 Phi-2、Mistral 和 LLaVA 这些知名架构实现在边缘端侧的应用场景落地[^3]。
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