Порівняння різних бібліотек для запуску моделей LLM локально

У сучасний час, коли моделі мови великого масштабу (LLM) стають все більш популярними, багато людей шукають способи запуску цих моделей локально. Це дозволяє уникнути залежності від хмарних послуг, збільшити конфіденційність і мати повний контроль над даними. У цій статті ми порівняємо кілька популярних бібліотек, які дозволяють запускати моделі LLM локально.

1. Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers — одна з найпопулярніших бібліотек для роботи з моделями LLM. Дякуючи їй, можна легко завантажувати та запускати різні моделі, у тому числі ті, що передтреновані на великих наборах даних.

Переваги:

• Легкість використання
• Підтримка багатьох моделей
• Можливість налаштування моделей

Недоліки:

• Можливо, вимагає багато оперативної пам'яті
• Деякі моделі можуть бути важко запускати на слабших комп'ютерах

Приклад коду:

from transformers import pipeline

# Запуск моделі для генерації тексту
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# Генерація тексту
result = generator("Коли прийде весна, ", max_length=50)
print(result)

2. Ollama

Ollama — нова бібліотека, яка дозволяє запускати моделі LLM локально простим і ефективним способом. Дякуючи їй, можна легко завантажувати та запускати різні моделі, у тому числі ті, що передтреновані на великих наборах даних.

Переваги:

• Легкість використання
• Підтримка багатьох моделей
• Можливість налаштування моделей

Недоліки:

• Можливо, вимагає багато оперативної пам'яті
• Деякі моделі можуть бути важко запускати на слабших комп'ютерах

Приклад коду:

# Встановлення Ollamy
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jmorganca/ollama/main/install.sh | sh

# Завантаження моделі
ollama pull llama2

# Запуск моделі
ollama run llama2

3. LM Studio

LM Studio — інструмент, який дозволяє запускати моделі LLM локально простим і інтуїтивним способом. Дякуючи йому, можна легко завантажувати та запускати різні моделі, у тому числі ті, що передтреновані на великих наборах даних.

Переваги:

• Легкість використання
• Підтримка багатьох моделей
• Можливість налаштування моделей

Недоліки:

• Можливо, вимагає багато оперативної пам'яті
• Деякі моделі можуть бути важко запускати на слабших комп'ютерах

Приклад коду:

# Встановлення LM Studio
# Завантаження та запуск програми з офіційного сайту

4. vLLM

vLLM — бібліотека, яка дозволяє запускати моделі LLM локально ефективним і масштабованим способом. Дякуючи їй, можна легко завантажувати та запускати різні моделі, у тому числі ті, що передтреновані на великих наборах даних.

Переваги:

• Висока продуктивність
• Масштабованість
• Підтримка багатьох моделей

Недоліки:

• Можливо, вимагає багато оперативної пам'яті
• Деякі моделі можуть бути важко запускати на слабших комп'ютерах

Приклад коду:

from vllm import LLM

# Запуск моделі
llm = LLM(model='facebook/opt-1.3b')

# Генерація тексту
outputs = llm.generate(prompts=["Коли прийде весна, "], max_length=50)
print(outputs)

Підсумок

У цій статті ми порівняли чотири популярні бібліотеки для запуску моделей LLM локально: Hugging Face Transformers, Ollama, LM Studio та vLLM. Кожна з них має свої переваги та недоліки, тому вибір відповідної бібліотеки залежить від конкретних потреб і умов.

Якщо ви шукаєте простоту та легкість використання, Hugging Face Transformers та LM Studio — хороші опції. Якщо вам важлива продуктивність та масштабованість, vLLM — найкращий вибір. А якщо ви хочете запускати моделі LLM локально простим і ефективним способом, Ollama — хороший вибір.

Незалежно від вибору, запуск моделей LLM локально дає багато переваг, у тому числі більшу конфіденційність та контроль над даними. Тому варто розглянути використання однієї з цих бібліотек, якщо ви хочете користуватися моделями LLM локально.