Code Llama大语言模型的本地部署与使用Text Generation Web UI远程访问

业界资讯 2025-04-09 17:46
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前言

本文将探讨如何在本地环境中部署Text Generation Web UI，并搭建Code Llama大语言模型，同时结合cpolar内网穿透技术，实现对Code Llama的远程访问。

Code Llama是一个大型语言模型（LLM），能够根据文本提示生成代码。这一工具可以显著提升开发人员的工作效率，并降低新手学习编码的门槛。Code Llama具备成为生产力和教育工具的潜力，帮助程序员编写更强大且文档齐全的代码。

Text Generation Web UI的部署过程非常简单，GitHub主页上提供了一键安装包，用户可以通过浏览器直接进行操作。然而，本地部署的时候一般无法实现远程访问，因此我们将结合cpolar工具，从安装到最终实现远程访问进行详细讲解。接下来，我们将首先在本地搭建Text Generation Web UI界面。

请添加图片描述

1. 本地部署Text generation Web UI

本篇文章测试环境：Windows10专业版

首先我们需要在本地部署Text generation Web UI，是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目，可以利用其快速搭建部署各种大模型环境。

github地址：https://github.com/facebookresearch/codellama

点击download,一键下载文件到本地

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解压文件夹，然后打开文件，双击运行start_windows进行自动下载

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安装过程中会有一次确认，根据自己的显卡和系统选择就可以了，这里我选择A（英伟达显卡）

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安装完成后，可以看到本地地址是：http://127.0.0.1:7680，Ctrl+c终止它。

2. 安装CodeLlama大模型

接下来要下载CodeLlama模型，在Hugging face上直接下载转换好的模型

Hugging face格式模型 https://huggingface.co/codellama

选择Base Model

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然后依次下载下方红框中的文件

在这里插入图片描述

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下载好后，然后选中这九个文件剪切，回到 text-generation-webui 目录中，进入 models 目录中，新建要给文件夹，名为 codellama-7b

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把刚才9个文件，都粘贴到这个新文件夹中

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然后回到text-generation-webui 目录中，双击打开 start_windows

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然后打开一个浏览器，输入localhost:7680，可以看到进入到了Text generation Web UI中

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点击上方model切换到模型配置页面，在模型下拉列表这里选择 codellama-7b

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然后点击Load加载模型，接下来可以测试提出问题

在这里插入图片描述

然后把右侧上方的代码使用vscode测试一下，是否能得出结果

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可以看到，显示出了正确结果，目前我们在本机部署了 Text generation Web UI，并且还添加了code llama大模型，如果想团队协作多人使用，或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公网访问，免去了复杂得本地部署过程，只需要一个公网地址直接就可以进入到Text generation Web UI中。

接下来教大家如何安装Cpolar并且将 Text generation Web UI实现公网访问。

3. 实现公网远程使用Code Llama

下面是安装cpolar步骤：

Cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

点击进入cpolar官网，点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的Cpolar

在这里插入图片描述

登录成功后，点击下载Cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。

Cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。

在这里插入图片描述

接下来配置一下 text-generation-webui 的公网地址，

登录后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，

首先创建一个 LobeChat 的公网http地址隧道

  • 隧道名称：可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复

  • 协议：选择http

  • 本地地址：7860 (本地访问的地址)

  • 域名类型：免费随机域名

  • 地区：选择China Top

点击创建

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隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网地址，有两种访问方式，一种是http 和https

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我们接下来使用http公网地址访问，可以看到我们访问到了 Text generation Web UI 界面，这样一个公网地址访问就创建好了。

在这里插入图片描述

小结

如果我们需要长期进行团队协作的话，由于刚才创建的是随机的地址，24小时会发生变化。另外它的网址是由随机字符生成，不容易记忆。如果想把域名变成固定的二级子域名，并且不想每次都重新创建隧道来访问Text generation Web UI，我们可以选择创建一个固定的http地址来解决这个问题。

4. 固定Text generation Web UI公网地址

由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。

登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china vip，然后设置一个二级子域名名称，填写备注信息，点击保留。

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保留成功后复制保留的二级子域名地址：

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登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑。

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修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

  • 域名类型：选择二级子域名

  • Sub Domain：填写保留成功的二级子域名

  • 地区: China VIP

点击更新

在这里插入图片描述

更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

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最后，我们使用固定的公网地址访问Text generation Web UI界面可以看到访问成功，一个永久不会变化的远程访问方式即设置好了。

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接下来就可以随时随地进行异地公网来使用Code Llama大模型了，把固定的公网地址分享给身边的人，方便团队协作，同时也大大提高了工作效率！自己用的话，无需云服务器，还可以实现异地其他设备登录！以上就是如何在本地安装Code Llama以及在本地部署 Text generation Web UI 可视化界面的全部过程。

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