Jak spustit model LLM na počítači s 32GB RAM – krok za krokem

V tomto průvodci se dozvíte, jak spustit model velkého jazykového (LLM) na počítači s 32GB RAM. Následující kroky vám umožní nainstalovat a nakonfigurovat prostředí pro spouštění modelů, jako je Mistral 7B, Llama 2 nebo jiné podobné modely.

Požadavky

Před začátkem se ujistěte, že váš počítač splňuje následující požadavky:

• Operační systém: Linux (doporučeno) nebo Windows 10/11
• Procesor: Intel i7/i9 nebo AMD Ryzen 7/9
• Paměť RAM: 32GB
• Grafická karta: NVIDIA s alespoň 16GB paměti VRAM (volitelně, ale doporučeno)

Krok 1: Instalace prostředí

Instalace Pythonu

Spusťte model LLM v prostředí Pythonu. Nainstalujte nejnovější verzi Pythonu (3.9 nebo novější):

sudo apt update
sudo apt install python3.9 python3-pip python3-venv

Vytvoření virtuálního prostředí

Vytvořte virtuální prostředí, aby se vyhnuli konfliktům s jinými balíčky:

python3.9 -m venv llm_env
source llm_env/bin/activate

Krok 2: Instalace potřebných knihoven

Nainstalujte požadované knihovny, včetně transformers a torch:

pip install torch transformers accelerate bitsandbytes

Dále, pokud plánujete používat grafickou kartu, nainstalujte vhodnou verzi torch s podporou pro CUDA:

pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Krok 3: Výběr modelu

Vyberte model, který chcete spustit. V tomto příkladu použijeme model Mistral 7B. Můžete ho stáhnout z Hugging Face:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "mistralai/Mistral-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

Krok 4: Konfigurace paměti

Aby bylo možné model spustit na počítači s 32GB RAM, musíte nakonfigurovat paměť tak, aby se zabránilo přetečení. Můžete to udělat pomocí knihovny accelerate:

from accelerate import init_empty_weights, load_checkpoint_and_dispatch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    load_in_8bit=True  # Použijte 8bitovou kvantizaci, aby ušetřit paměť
)

Krok 5: Spuštění modelu

Nyní můžete spustit model a vygenerovat text:

input_text = "Jaký je smysl života?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Krok 6: Optimalizace

Aby se zlepšila výkonnost, můžete vyzkoušet různé techniky optimalizace, jako je 4bitová kvantizace nebo použití knihovny vLLM:

from vllm import LLM

llm = LLM(model=model_name)
outputs = llm.generate(prompts=[input_text], max_tokens=100)
print(outputs[0].outputs[0].text)

Shrnutí

Spuštění modelu LLM na počítači s 32GB RAM vyžaduje správnou konfiguraci a optimalizaci. Postupujte podle výše uvedených kroků a měli byste být schopni spustit model, jako je Mistral 7B, a generovat text. Mějte na paměti, že výkonnost může záviset na specifikách vašeho hardwaru a vybraném modelu.