Для настройки Shell-GPT для работы с локальной моделью Mistral:7B-Instruct и использования ресурсов GPU, вам нужно выполнить несколько шагов. Давайте разберём их по порядку:
### Шаг 1: Установка необходимых зависимостей
1. Убедитесь, что у вас установлены CUDA и cuDNN, соответствующие вашей видеокарте и версии PyTorch.
2. Установите PyTorch с поддержкой CUDA. Например, для установки можно использовать следующую команду:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
Замените `cu118` на соответствующую версию CUDA, установленную на вашей системе.
3. Установите остальные зависимости, которые могут потребоваться для работы вашей модели (например, Transformers):
```bash
pip install transformers accelerate
```
### Шаг 2: Установка и настройка Shell-GPT
1. Установите Shell-GPT через pip:
```bash
pip install shell-gpt
```
2. Настройте окружение, указав путь к вашей модели. Поскольку вы работаете с Mistral:7B-Instruct, вам нужно загрузить её и правильно указать путь.
3. Проверьте, что ваша модель загружается с использованием GPU. Например, при загрузке модели через `transformers` вы можете указать:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "path/to/your/mistral-7b-instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
```
### Шаг 3: Оптимизация производительности
Если ваша модель слишком велика и не помещается в память GPU, рассмотрите возможность применения методов оптимизации, таких как:
- **Разделение модели на части** (если это поддерживается).
- **Использование 8-битного режима** (`bitsandbytes`).
- **Загрузка модели с использованием `accelerate`** для более продвинутого управления ресурсами.
### Шаг 4: Проверка интеграции с Shell-GPT
Теперь, когда у вас установлены и настроены все компоненты, вы можете вернуться к вашему терминалу.
1. Запустите Shell-GPT и попробуйте выполнить команду:
```bash
sgpt "Привет"
```
2. Если проблемы продолжаются, проверьте, что у вас правильно настроен `shell-gpt` на использование вашей модели. Убедитесь, что файл `config.yaml` (или аналогичный конфигурационный файл) указывает на путь вашей модели.
### Шаг 5: Отладка ошибок
Если у вас возникла ошибка, как указано в вашем сообщении, попробуйте следующее:
- Убедитесь, что файлы модели доступны и что у вас есть доступ к их каталогу.
- Проверьте потоки вывода, чтобы найти дополнительные сообщения об ошибках, которые могут помочь в отладке.
- Убедитесь, что ваша версия `shell-gpt` совместима с версией используемых вами библиотек (например, Transformers).
### Дополнительные ресурсы
Если вам нужна дополнительная помощь, рекомендуется просмотреть:
- [Документацию по PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)
- [Документацию Transformers для загрузки моделей](https://huggingface.co/docs/transformers/model_sharing)
- Примеры использования `shell-gpt` из [репозитория на GitHub](https://github.com/TheR1D/shell_gpt)
Эти шаги должны помочь вам настроить систему для работы с вашей локальной моделью и использовать возможности Shell-GPT для управления сетевыми устройствами через SSH. Если у вас есть дополнительные вопросы или конкретные ошибки, не стесняйтесь обращаться за помощью!