在 Autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.1（11.3 版本以上的都可以）。 接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行演示。
pip 换源加速下载并安装依赖包，为了方便大家进行环境配置，在 code 文件夹里面给大家提供了 requirement.txt 文件，大家直接使用下面的命令安装即可。如果你使用的是 autodl 部署模型的话，我们有制作好的镜像供大家使用：XVERSE-7B-Chat
# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -r requirement.txt
使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。
在 /root/autodl-tmp 路径下新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时保存文件，如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py 执行下载，模型大小为 14GB，下载模型大概需要 2 分钟。
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('xverse/XVERSE-7B-Chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
我们在 /root/autodl-tmp 路径下新建 xverse.py 文件，内容如下：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers import GenerationConfig
# 加载预训练的分词器和模型
model_path = "xverse/XVERSE-7B-Chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda()
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path)
# 使用 INT8、INT4 进行量化推理
# model = model.quantize(8).cuda()
model = model.quantize(4).cuda()
model = model.eval()
print("=============Welcome to XVERSE chatbot, type 'exit' to exit.=============")
# 设置多轮对话
while True:
user_input = input("\n帅哥美女请输入: ")
if user_input.lower() == "exit":
break
# 创建消息
history = [{"role": "user", "content": user_input}]
response = model.chat(tokenizer, history)
print("\nXVERSE-7B-Chat: {}".format(response))
# 添加回答到历史
history.append({"role": "assistant", "content": response})
XVERSE-7B 默认是支持 INT8 和 INT4 类型的量化，这样在推理的适合可以大幅降低模型加载所需的显存。只需要在 model = model.eval() 前面添加 model = model.quantize(4).cuda() 即可。
4指的是 INT4 量化，同理8则表示 INT8 量化。
INT4 量化推理的运行效果如下： 
