前言

本篇文章介绍如何在本地部署Text generation Web UI并搭建Code Llama大模型运行,并且搭建Code Llama大语言模型，结合Cpolar内网穿透实现公网可远程使用Code Llama。

Code Llama是一个可以使用文本提示生成代码的大型语言模型 (LLM)。可以使当前开发人员的工作流程更快、更高效，并降低学习编码人员的进入门槛。 Code Llama 有潜力用作生产力和教育工具，帮助程序员编写更强大、文档更齐全。

Text generation Web UI部署非常简便，不仅在github主页上直接提供了一键部署安装包，同时由于是web UI形式，直接通过浏览器即可操作，不过本地化部署，无法远程访问，这里我们结合cpolar工具实现从安装到最后实现远程访问。

那么接下来先在本地部署一个Text generation Web UI界面。

请添加图片描述

1. 本地部署Text generation Web UI

本篇文章测试环境：Windows10专业版

首先我们需要在本地部署Text generation Web UI，是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目，可以利用其快速搭建部署各种大模型环境。

github地址：https://github.com/facebookresearch/codellama

点击download,一键下载文件到本地

15c36f878d9fc541d8f2a74c822f71f.png

解压文件夹，然后打开文件，双击运行start_windows进行自动下载

image.png

4b1ebf5eadc046af0fcc3dda1d1e91c.png

1c7fa499d29d94af7e202184634ff69.png

安装过程中会有一次确认，根据自己的显卡和系统选择就可以了，这里我选择A（英伟达显卡）

f6ebdd0b4fc4750aab5f5ff01a99cee.png

安装完成后，可以看到本地地址是：http://127.0.0.1:7680，Ctrl+c终止它。

2. 安装CodeLlama大模型

接下来要下载CodeLlama模型，在Hugging face上直接下载转换好的模型

Hugging face格式模型 https://huggingface.co/codellama

选择Base Model

1d9884ebc63ab334ea567f987d44c03.png

然后依次下载下方红框中的文件

在这里插入图片描述

c0d493d7f8c4bdd4aaa1dc69cbe0f64.png

下载好后，然后选中这九个文件剪切，回到 text-generation-webui 目录中，进入 models 目录中，新建要给文件夹，名为 codellama-7b

5ef8e07ef3e8cd67d684fb9c4f06235.png

把刚才9个文件，都粘贴到这个新文件夹中

500b90b3827a9eb26e22699dae6fc89.png

然后回到text-generation-webui 目录中，双击打开 start_windows

72810330989c686b50035e8147f55fc.png

然后打开一个浏览器，输入localhost:7680，可以看到进入到了Text generation Web UI中

514e0b39a94c435f3d6da819829fa72.png

点击上方model切换到模型配置页面，在模型下拉列表这里选择 codellama-7b

3e39c2884398d5b3645093be2b16263.png

然后点击Load加载模型，接下来可以测试提出问题

在这里插入图片描述

然后把右侧上方的代码使用vscode测试一下，是否能得出结果

28fd64bca6241db98a220c4e1377532.png

可以看到，显示出了正确结果，目前我们在本机部署了 Text generation Web UI，并且还添加了code llama大模型，如果想团队协作多人使用，或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公网访问，免去了复杂得本地部署过程，只需要一个公网地址直接就可以进入到Text generation Web UI中。

接下来教大家如何安装Cpolar并且将 Text generation Web UI实现公网访问。

3. 实现公网远程使用Code Llama

下面是安装cpolar步骤：

Cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

点击进入cpolar官网，点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的Cpolar

在这里插入图片描述

登录成功后，点击下载Cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。

Cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。

在这里插入图片描述

接下来配置一下 text-generation-webui 的公网地址，

登录后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，

首先创建一个 LobeChat 的公网http地址隧道

• 隧道名称：可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复
• 协议：选择http
• 本地地址：7860 (本地访问的地址)
• 域名类型：免费随机域名
• 地区：选择China Top

点击创建

a4f507a45aa700bb7cae83d74387d54.png

隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网地址，有两种访问方式，一种是http 和https

baedada5cedd7ddcf35b51a222fe656.png

我们接下来使用http公网地址访问，可以看到我们访问到了 Text generation Web UI 界面，这样一个公网地址访问就创建好了。

在这里插入图片描述

小结

如果我们需要长期进行团队协作的话，由于刚才创建的是随机的地址，24小时会发生变化。另外它的网址是由随机字符生成，不容易记忆。如果想把域名变成固定的二级子域名，并且不想每次都重新创建隧道来访问Text generation Web UI，我们可以选择创建一个固定的http地址来解决这个问题。

4. 固定Text generation Web UI公网地址

由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。

登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china vip top，然后设置一个二级子域名名称，填写备注信息，点击保留。

32cb74ca916c4cef376991e7af47215.png

保留成功后复制保留的二级子域名地址：

c777135bed1169843e25cb2415a432f.png

登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑。

798347f47f02fee855343434d72148c.png

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名
• Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
• 地区: China VIP

点击更新

在这里插入图片描述

更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

f6cbf1d131005884e6efe3bd4f03cad.png

最后，我们使用固定的公网地址访问Text generation Web UI界面可以看到访问成功，一个永久不会变化的远程访问方式即设置好了。

接下来就可以随时随地进行异地公网来使用Code Llama大模型了，把固定的公网地址分享给身边的人，方便团队协作，同时也大大提高了工作效率！自己用的话，无需云服务器，还可以实现异地其他设备登录！以上就是如何在本地安装Code Llama以及在本地部署 Text generation Web UI 可视化界面的全部过程。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​