Comparación de diferentes bibliotecas para ejecutar modelos LLM localmente

En la actualidad, cuando los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) se están volviendo cada vez más populares, muchas personas buscan formas de ejecutar estos modelos localmente. Esto permite evitar la dependencia de servicios en la nube, aumentar la privacidad y tener un control total sobre los datos. En este artículo, compararemos varias bibliotecas populares que permiten ejecutar modelos LLM localmente.

1. Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers es una de las bibliotecas más populares para trabajar con modelos LLM. Con ella, se pueden descargar y ejecutar fácilmente diferentes modelos, incluidos aquellos preentrenados en grandes conjuntos de datos.

Ventajas:

• Facilidad de uso
• Soporte para muchos modelos
• Posibilidad de personalizar modelos

Desventajas:

• Puede requerir mucha memoria RAM
• Algunos modelos pueden ser difíciles de ejecutar en computadoras más débiles

Ejemplo de código:

from transformers import pipeline

# Ejecutar el modelo para generar texto
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# Generar texto
result = generator("Cuando llegue la primavera, ", max_length=50)
print(result)

2. Ollama

Ollama es una nueva biblioteca que permite ejecutar modelos LLM localmente de manera sencilla y eficiente. Con ella, se pueden descargar y ejecutar fácilmente diferentes modelos, incluidos aquellos preentrenados en grandes conjuntos de datos.

Ventajas:

• Facilidad de uso
• Soporte para muchos modelos
• Posibilidad de personalizar modelos

Desventajas:

• Puede requerir mucha memoria RAM
• Algunos modelos pueden ser difíciles de ejecutar en computadoras más débiles

Ejemplo de código:

# Instalación de Ollama
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jmorganca/ollama/main/install.sh | sh

# Descargar el modelo
ollama pull llama2

# Ejecutar el modelo
ollama run llama2

3. LM Studio

LM Studio es una herramienta que permite ejecutar modelos LLM localmente de manera sencilla e intuitiva. Con ella, se pueden descargar y ejecutar fácilmente diferentes modelos, incluidos aquellos preentrenados en grandes conjuntos de datos.

Ventajas:

• Facilidad de uso
• Soporte para muchos modelos
• Posibilidad de personalizar modelos

Desventajas:

• Puede requerir mucha memoria RAM
• Algunos modelos pueden ser difíciles de ejecutar en computadoras más débiles

Ejemplo de código:

# Instalación de LM Studio
# Descargar e instalar la aplicación desde el sitio web oficial

4. vLLM

vLLM es una biblioteca que permite ejecutar modelos LLM localmente de manera eficiente y escalable. Con ella, se pueden descargar y ejecutar fácilmente diferentes modelos, incluidos aquellos preentrenados en grandes conjuntos de datos.

Ventajas:

• Alto rendimiento
• Escalabilidad
• Soporte para muchos modelos

Desventajas:

• Puede requerir mucha memoria RAM
• Algunos modelos pueden ser difíciles de ejecutar en computadoras más débiles

Ejemplo de código:

from vllm import LLM

# Ejecutar el modelo
llm = LLM(model='facebook/opt-1.3b')

# Generar texto
outputs = llm.generate(prompts=["Cuando llegue la primavera, "], max_length=50)
print(outputs)

Resumen

En este artículo, comparamos cuatro bibliotecas populares para ejecutar modelos LLM localmente: Hugging Face Transformers, Ollama, LM Studio y vLLM. Cada una tiene sus ventajas y desventajas, por lo que la elección de la biblioteca adecuada depende de necesidades y condiciones específicas.

Si buscas simplicidad y facilidad de uso, Hugging Face Transformers y LM Studio son buenas opciones. Si te importa el rendimiento y la escalabilidad, vLLM es la mejor elección. Si deseas ejecutar modelos LLM localmente de manera sencilla y eficiente, Ollama es una buena opción.

Independientemente de la elección, ejecutar modelos LLM localmente ofrece muchas ventajas, como mayor privacidad y control sobre los datos. Por lo tanto, vale la pena considerar el uso de una de estas bibliotecas si deseas utilizar modelos LLM de manera local.