RWKV Runner: quelloffenes Tool zur Verwaltung des RWKV-Sprachmodells in großem Maßstab

Allgemeine Einführung

RWKV-Runner ist ein Verwaltungs- und Startwerkzeug, das speziell für RWKV-Modelle entwickelt wurde, um ein einfach zu bedienendes RWKV-Verwaltungs- und Startwerkzeug zu bieten. Es ist vollständig automatisiert und kompakt, nur 8MB groß, und bietet eine Schnittstelle, die mit der OpenAI API kompatibel ist.

Entwickelt von josStorer, einem Mitglied der RWKV Open Source Community. Das Tool wurde entwickelt, um die Hürden für die Verwendung großer Sprachmodelle zu beseitigen und eine vollständig automatisierte Lösung zu bieten. rWKV-Runner ist klein, benötigt nur wenige MB und bietet eine Schnittstelle, die mit der OpenAI-API kompatibel ist, so dass es für alle ChatGPT RWKV ist ein großes Sprachmodell mit einer mit GPT vergleichbaren Leistung, unterstützt direktes Training wie GPT Transformer und ist vollständig quelloffen und kommerziell verfügbar.

Funktionsliste

• Vollständig automatisierte VerwaltungAutomatisches Starten und Verwalten von RWKV-Modellen, ohne dass eine manuelle Konfiguration durch den Benutzer erforderlich ist.
• Leichtgewichtsklasse (in der Leichtathletik)Die Größe des Programms beträgt nur wenige MB, so dass es für eine Vielzahl von Geräten geeignet ist.
• OpenAI API-kompatibelBietet eine mit der OpenAI-API kompatible Schnittstelle zur einfachen Integration in bestehende Systeme.
• Mehrsprachige Unterstützung: Vereinfachtes Chinesisch, Englisch und Japanisch werden unterstützt.
• Unterstützung mehrerer PlattformenKompatibel mit Windows-, MacOS- und Linux-Systemen.
• Benutzerdefinierte CUDA-BeschleunigungUnterstützt benutzerdefinierte CUDA-Kernelbeschleunigung, um die Leistung zu verbessern und die Speichernutzung zu reduzieren.
• Server-EinsatzUnterstützt die Bereitstellung von Backend-Python auf dem Server, und die Clients können es nutzen, indem sie sich einfach mit dem Server verbinden.

Hilfe verwenden

Besuchen Sie das GitHub-Repository für Installationsanweisungen
Sehen Sie sich das Video zur Installation an, um eine praktische Anleitung zu erhalten.
Sehen Sie sich die Dokumentation auf der offiziellen RWKV-Website an

Homepage

Chat-Schnittstelle

Vervollständigung der Fortsetzungsschnittstelle

Zusammensetzung des Bildschirms

Schnittstelle zur Konfiguration

Schnittstelle zur Modellverwaltung

Feinabstimmung der Schnittstelle

Ablauf der Installation

1. RWKV-Runner herunterladen::
   • Interviews GitHub-Repositorien Laden Sie die neueste Version von RWKV-Runner herunter.
   • Wählen Sie je nach Betriebssystem (Windows, MacOS, Linux) das entsprechende Installationspaket aus.
2. RWKV-Runner installieren::
   • Windows-Benutzer: Entpacken Sie die heruntergeladene ZIP-Datei, führen Sie das RWKV-Runner.exe.
   • MacOS-Benutzer: Entpacken Sie die heruntergeladene ZIP-Datei, führen Sie das RWKV-Runner.app.
   • Linux-Benutzer: Entpacken Sie die heruntergeladene TAR-Datei, führen Sie das . /RWKV-Läufer.
3. Konfigurieren des RWKV-Runner::
   • Öffnen Sie RWKV-Runner und gehen Sie auf die Seite Einstellungen.
   • Wenn Sie eine Verbindung zum Server herstellen müssen, geben Sie die Serveradresse in API-URL Mitte.

Verwendung Prozess

1. RWKV-Runner starten::
   • Doppelklicken Sie, um das Programm zu starten, und warten Sie, bis der Ladevorgang abgeschlossen ist.
   • Das Programm erkennt und lädt automatisch das RWKV-Modell.
2. Verwendung der OpenAI-API-Schnittstelle::
   • Auf der Seite Einstellungen finden Sie den Abschnitt API-Konfiguration.
   • Tragen Sie die relevanten Parameter der OpenAI API an der entsprechenden Stelle ein und speichern Sie die Einstellungen.
3. Benutzerdefinierte CUDA-Beschleunigung::
   • Rufen Sie die Konfigurationsseite auf und suchen Sie die Option CUDA-Beschleunigung.
   • Schalten Sie die benutzerdefinierte CUDA Kernel-Beschleunigung je nach Bedarf ein oder aus.
4. Laufende Aufgaben::
   • Wählen Sie auf dem Hauptbildschirm die Art der Aufgabe, die Sie ausführen möchten (z. B. Chatten, Schreiben, Verfassen usw.).
   • Anpassung der API-Parameter (z. B. Temperatur, Top_P usw.) an die Anforderungen der Aufgabe.
   • Klicken Sie auf die Schaltfläche Start und warten Sie, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.
5. Server-Einsatz::
   • Laden Sie backend-python herunter und installieren Sie es auf Ihrem Server.
   • Konfigurieren Sie die Serveradresse und die zugehörigen Parameter.
   • Geben Sie die Serveradresse in den Client-Einstellungen ein, um eine Verbindung zum Server herzustellen.

allgemeine Probleme

• Das Programm kann nicht gestartet werden.Überprüfen Sie, ob Sie das richtige Installationspaket heruntergeladen haben, um die Systemkompatibilität sicherzustellen.
• Ausnahme bei der CUDA-BeschleunigungVersuchen Sie, die benutzerdefinierte CUDA-Kernelbeschleunigung zu deaktivieren oder den GPU-Treiber zu aktualisieren.
• API-Anforderung fehlgeschlagenPrüfen Sie, ob die API richtig konfiguriert ist und ob die Netzwerkverbindung funktioniert.

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