Как запустить LLaMA локально на CPU или GPU | Руководство по Python & Langchain & CTransformers

• Приветствие и анонс интересного проекта.  

• Размещение LLM локально на компьютере с использованием длинной цепочки.  

• Цель видео - показать, как разместить LLM на устройстве с графическим процессором или процессором.  

• Загрузка LLM с помощью центрального процессора и графического процессора.  

• Использование трансформатора и длинной цепочки для взаимодействия с моделями.  

• Использование модели с 7 миллиардами параметров.  

• Переход на сайт Hugging Face и загрузка модели.  

• Модель занимает около 7,2 мегабайта.  

• Установка библиотек для работы с LLM.  

• Использование длинной цепочки и библиотеки lama_cpp_python.  

• Проверка наличия последней версии Python 3.8 и выше.  

• Установка long chain и lama_cpp_python через pip или conda.  

• Проверка установки и использование документации для дальнейших шагов.  

• Установка версии процессора для Mac и Windows.  

• Установка необходимых пакетов и создание файла для процессора.  

• Интеграция с длинными цепочками LM-цепочек.  

• Решение проблемы с виртуальной средой через перезапуск VS Code.  

• Выбор среды для работы с LM-цепочками.  

• Проверка наличия загруженной модели и пути к ней.  

• Создание функции для генерации приглашения и загрузки модели Lama.  

• Создание функции для загрузки модели Lama.  

• Использование менеджера обратного вызова для потоковой передачи данных.  

• Определение параметров для модели, таких как путь и температура.  

• Передача модели и параметров в функцию.  

• Создание запроса для модели и передача его в функцию.  

• Получение ответа от модели и сохранение результата.  

• Создание модели и функции для загрузки модели.  

• Вызов модели с запросом и получение ответа.  

• Сохранение результата и использование функции обратного вызова для потоковой передачи данных на терминал.  

• Запуск кода требует времени из-за низкой загрузки процессора.  

• Рекомендуется перевести компьютер в режим повышенной производительности для максимальной отдачи.  

• После запуска кода можно увидеть результаты, такие как площадь России.  

• Модель использует центральный процессор для выполнения задач.  

• Результаты включают площадь России и производительность модели.  

• Время выполнения составляет около трех минут и 30 секунд.  

• Для использования графического процессора необходимо установить необходимые данные и версии.  

• Инструкции по установке различаются для разных операционных систем.  

• Если у вас нет графического процессора, можно пропустить этот шаг.  

• Создайте новый файл для версии с графическим процессором.  

• Укажите количество слоев и количество токенов в зависимости от видеопамяти.  

• Убедитесь, что все остальные параметры остались прежними.  

• После настройки можно запустить код на графическом процессоре.  

• Загрузка происходит быстрее, и результаты остаются неизменными.  

• Производительность графического процессора повышается при выполнении тяжелых задач.  

• Создание файла для использования LLM-цепей.  

• Загрузите модель и передайте её в цепочку LLM.  

• Создайте функцию для загрузки подсказки и передайте её в цепочку.  

• Использование подсказки из официальной документации Long Chain.  

• Вставка подсказки в шаблон.  

• Создание приглашения для ввода данных.  

• Форматирование шаблона подсказки.  

• Определение входных переменных.  

• Использование шаблона по умолчанию.  

• Вызов функции create prompt.  

• Загрузка модели и передача вопроса.  

• Запуск модели и получение ответа.  

• Long Chain занимает больше времени для ответа.  

• Long Chain предоставляет более подробный ответ.  

• Long Chain может возвращать ненужную информацию.  

• Установка и импорт C-трансформеров.  

• Создание объекта-трансформера на языке C.  

• Загрузка модели и запуск программы.  

• Ввод названия модели и типа модели.  

• Уменьшение максимального количества токенов.  

• Уточнение аргументов и запуск программы.  

• Обсуждение передачи данных в обратный вызов.  

• Использование менеджера обратного вызова для управления данными.  

• Проверка кода на наличие ошибок и запуск программы.  

• Получение сообщения об ошибке модели.  

• Исправление пути к модели и типа модели.  

• Повторный запуск программы для проверки.  

• Загрузка модели и вызов модели с подсказкой.  

• Получение ответа о самой большой стране на Земле.  

• Демонстрация работы модели и её параметров.  

• Объяснение идеи квантования в машинном обучении.  

• Преимущества квантованных моделей: экономия памяти и вычислительных ресурсов.  

• Применение квантованных моделей на мобильных устройствах и Raspberry Pi.  

• Подведение итогов использования квантованных моделей.  

• Призыв к подписке на канал и оставлению комментариев.  

• Благодарность за просмотр и обещание новых видео.