有手就行的大模型教程：如何在个人电脑上部署盘古大模型
前言
在当前的人工智能浪潮中，大型预训练模型如盘古等，因其卓越的性能和广泛的应用前景而备受关注。然而，这些模型的部署并非易事，尤其是在个人电脑上。由于其庞大的参数量和计算需求，通常需要高性能的硬件支持。尽管如此，对于热衷于AI研究与实践的个人用户而言，了解如何在个人设备上部署这类大模型具有重要的学习价值。本文旨在探讨这一过程，为读者提供一个从理论到实践的指南，帮助大家理解大模型部署的基本原理，以及如何克服资源限制，实现个人电脑上的初步应用尝试。
注意：本教材基于github的https://github.com/ecmwf-lab/ai-models
以及个人安装实践撰写，不保证适用范围
如遇到其他机器安装bug，一概不能解决
安装步骤
需要材料：一部安装了anaconda的有独显的笔记本电脑，一个会打字的猴子
前置条件：
• 阅读anaconda安装帖子https://blog.csdn.net/weixin_73800108/article/details/137296446
• Python 3.10（它可能适用于不同的版本，但已在 Linux/MacOS 上使用 3.10 进行了测试）。
• 用于访问输入数据的 ECMWF 和/或 CDS 帐户（有关详细信息，请参见下文）。
• 使用 GPU 计算以获得最佳性能（强烈建议）。
好下面我们正式开始
打开anaconda prompt
键入以下命令
conda create -n ai-models python=3.10
conda activate ai-models
conda install cudatoolkit
pip install ai-models 碰到询问你yes or no就输y
第二步，安装盘古挂件
pip install ai-models-panguweather 第三步。下载预训练资料
ai-models --download-assets --assets assets-panguweather panguweather
这一步博主遇到了错误如下
File "D:\anaconda\envs\ai-models\lib\site-packages\onnxruntime\capi\_pybind_state.py", line 32, in <module>
from .onnxruntime_pybind11_state import * # noqa
ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。 将报错喂给神奇海螺，神奇海螺建议我再装一次onnxruntime库
于是你需要键入以下
conda install -c conda-forge onnxruntime
然后再次下载预训练数据，文件较大需要耐心等待下载
ai-models --download-assets --assets assets-panguweather panguweather
下载完成后，会出现下图
再一行就会叫你输入api链接和api
这里需要一个ec账号下载ec的气压数据，博主马上注册了一个账户，结果发现全部都白瞎
报错如下：
ecmwfapi.api.APIException: "ecmwf.API error 1: User 'decadeneo@outlook.com' has no access to services/mars"
api填进去后显示我权限不足，有权限的同学可以直接键入或者跳过
没ec账号的同学直接可以跳过这步
那么博主以前用来下载era5数据的cds账号就派上用场了
键入如下代码进行推理
ai-models --input cds --date 20220920 --time 0000 --assets assets-panguweather panguweather 会出现如下提示
输入了对应的api信息后就开始数据下载之旅
下载完毕后则直接进入推理阶段
推理完十天的预报，花了39分58秒
奇怪了，官网上说一分钟就完事了，难道4060不行？
运行完的文件就在当前文件夹下
官网参数说明，以下是各项功能的说明：
帮助与信息选项
•
--help: 显示帮助信息，介绍所有可用的命令行选项。•
--models: 列出所有已安装的模型。•
--debug: 开启调试模式，会在控制台上打印额外的信息，有助于问题排查。
输入源选项
•
--input INPUT: 指定模型的输入来源，可以是mars（欧洲中期天气预报中心的数据库）、cds（气候数据存储库）或file（本地文件）。•
--file FILE: 设置具体的输入文件路径。选择此选项将使--input参数默认为file。•
--date DATE: 设置模型分析的日期，默认情况下为昨天。•
--time TIME: 设置模型分析的时间，默认值为1200（即中午12点）。
输出目标选项
•
--output OUTPUT: 定义模型输出的目的地，可以选择file或none。•
--path PATH: 设置用于写入模型输出的文件路径。
运行参数
•
--lead-time HOURS: 设置预测的小时数，缺省值为240小时（10天）。
预训练数据管理
•
--assets ASSETS: 指定包含模型数据的目录路径，默认为当前目录，也可以通过设置环境变量$AI_MODELS_ASSETS来覆盖。•
--assets-sub-directory: 启用将数据组织在<assets-directory>/<model-name>子目录中的功能。•
--download-assets: 如果数据不存在，则下载它们。
其他选项
•
--fields: 打印模型作为初始条件所需的字段列表。•
--expver EXPVER: 设置模型输出的实验版本。•
--class CLASS: 设置模型输出的class元数据。•
--metadata KEY=VALUE: 在模型输出中添加额外的元数据。
这些选项允许用户精细地控制模型的运行环境，输入输出，以及执行过程中的各种参数，非常适合需要高度定制化操作的场景。
小结
通过本文的介绍，我们了解到在个人电脑上部署盘古大模型并非不可行，但确实需要克服一系列挑战，包括但不限于计算资源的限制、各种bug的应付。虽然直接运行完整版的大模型可能超出大多数个人电脑的能力范围，但通过合理的技术选择和配置调整，例如使用轻量化版本的模型或在云服务上进行部分处理，个人用户仍然可以体验到大模型的部分功能，并在此基础上进行创新性的探索。这不仅丰富了个人的学习经历，也为未来AI技术的普及和个性化应用开辟了新的可能性。
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