llava 7b本地部署
时间: 2025-05-10 15:35:52 AIGC 浏览: 59
### 部署 LLaVA 7B 模型的教程
为了在本地成功部署 LLaVA 的 7B 模型,可以按照以下方法操作:
#### 准备工作
确保安装了 Python 和必要的依赖库。推荐使用虚拟环境来管理项目所需的包版本。
#### 下载模型文件
访问指定链接获取所需模型权重[^1]。下载完成后将其放置于合适目录下以便后续调用。
#### 启动服务组件
通过开启多个终端窗口执行相应命令完成各部分功能初始化:
1. **Controller**: 负责协调 worker 和 web server之间的通信。
```bash
python -m llava.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 10000
```
2. **Gradio Web Server**: 提供图形化界面让用户交互测试模型效果。
```bash
python -m llava.serve.gradio_web_server --controller http://localhost:10000 --model-list-mode reload
```
3. **Model Worker**: 加载具体的大规模预训练语言模型实例并处理实际推理请求。
```bash
python -m llava.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --controller http://localhost:10000 --port 40000 --worker http://localhost:40000 --model-path {路径到已下载的7B模型}
```
注意替换 `{路径到已下载的7B模型}` 成真实存储位置字符串[^2]。
当上述三步均正常运行后打开浏览器输入 `http://127.0.0.1:7860` 即可进入应用前端页面开始体验对话交流等功能特性。
```python
import requests
def query_llava(prompt, max_new_tokens=50):
response = requests.post(
url="http://127.0.0.1:7860/run/predict",
json={
"data": [
prompt,
None,
"",
False,
max_new_tokens,
0.9,
1.0,
40,
40,
True,
""
]
}
).json()
result = response['data'][0].strip() if 'data' in response and isinstance(response['data'], list) else ''
return result
example_response = query_llava("What is the capital of France?")
print(example_response)
```
以上脚本展示了如何利用 REST API 对接远程部署好的 LLaVA 实例实现自动化提问解答流程演示。
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