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32GB RAMのコンピュータでLLMモデルを実行する方法 – ステップバイステップガイド

このガイドでは、32GB RAMのコンピュータで大規模言語モデル（LLM）を実行する方法を説明します。以下の手順に従うことで、Mistral 7B、Llama 2、またはその他の類似モデルを実行するための環境をインストールして設定できます。

前提条件

開始する前に、コンピュータが以下の要件を満たしていることを確認してください：

ステップ1：環境のインストール

Pythonのインストール

LLMモデルをPython環境で実行します。最新バージョンのPython（3.9以降）をインストールします：

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

バーチャル環境の作成

他のパッケージとの競合を避けるために、バーチャル環境を作成します：

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

ステップ2：必要なライブラリのインストール

transformersおよびtorchを含む必要なライブラリをインストールします：

pip install torch transformers accelerate bitsandbytes

さらに、グラフィックカードを使用する場合は、CUDAサポート付きの適切なtorchバージョンをインストールします：

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

ステップ3：モデルの選択

実行したいモデルを選択します。この例では、Mistral 7Bモデルを使用します。Hugging Faceからダウンロードできます：

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")

ステップ4：メモリの設定

32GB RAMのコンピュータでモデルを実行するには、メモリを設定してオーバーフローを回避する必要があります。accelerateライブラリを使用して行うことができます：

from accelerate import init_empty_weights, load_checkpoint_and_dispatch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    load_in_8bit=True  # メモリを節約するために8ビット量子化を使用
)

ステップ5：モデルの実行

これでモデルを実行してテキストを生成できます：

input_text = "人生の意味は何ですか？"
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))

ステップ6：最適化

パフォーマンスを向上させるために、4ビット量子化またはvLLMライブラリの使用など、さまざまな最適化技術を試すことができます：

from vllm import LLM

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

まとめ

32GB RAMのコンピュータでLLMモデルを実行するには、適切な設定と最適化が必要です。上記の手順に従うことで、Mistral 7Bのようなモデルを実行してテキストを生成できるはずです。パフォーマンスは、ハードウェアの仕様や選択したモデルによって異なる場合があります。

Język: JA | Wyświetlenia: 8

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