Χρήση Llamafiles για απλοποίηση της εκτέλεσης LLM

Εισαγωγή

Η εκτέλεση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων ήταν πάντα μια κουραστική διαδικασία. Κάποιος πρέπει να κατεβάσει ένα σετ λογισμικού τρίτων για να φορτώσει αυτά τα LLM ή να κατεβάσει Python και να δημιουργήσει ένα περιβάλλον κατεβάζοντας πολλές βιβλιοθήκες Pytorch και HuggingFace. Αν κάποιος περάσει από την Pythonic Approach, πρέπει να περάσει από τη διαδικασία γραφής κώδικα για λήψη και εκτέλεση του μοντέλου. Αυτός ο οδηγός θα εξετάσει μια ευκολότερη προσέγγιση για τη λειτουργία αυτών των LLM.

Στόχοι μάθησης

• Κατανοήστε τις προκλήσεις της παραδοσιακής εκτέλεσης LLM
• Αποκτήστε την καινοτόμο ιδέα του Llamafiles
• Μάθετε να κατεβάζετε και να τρέχετε εύκολα τα δικά σας εκτελέσιμα αρχεία Llamafile
• Εκμάθηση δημιουργίας Llamfiles από κβαντισμένα LLM
• Προσδιορίστε τους περιορισμούς αυτής της προσέγγισης

Αυτό το άρθρο δημοσιεύθηκε ως μέρος του Data Science Blogathon.

Προβλήματα με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) έχουν φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούμε με τους υπολογιστές, δημιουργώντας κείμενο, μεταφράζοντας γλώσσες, γράφοντας διαφορετικά είδη δημιουργικού περιεχομένου και ακόμη και απαντώντας στις ερωτήσεις σας με κατατοπιστικό τρόπο. Ωστόσο, η εκτέλεση αυτών των ισχυρών μοντέλων στον υπολογιστή σας ήταν συχνά δύσκολη.

Για να τρέξουμε τα LLM, πρέπει να κατεβάσουμε Python και πολλές εξαρτήσεις AI, και επιπλέον, πρέπει να γράψουμε ακόμη και κώδικα για να τα κατεβάσουμε και να τα εκτελέσουμε. Ακόμη και κατά την εγκατάσταση των έτοιμων προς χρήση διεπαφής χρήστη για μοντέλα μεγάλων γλωσσών, περιλαμβάνει πολλές ρυθμίσεις, οι οποίες μπορούν εύκολα να πάνε στραβά. Η εγκατάσταση και η εκτέλεση τους σαν εκτελέσιμο δεν ήταν μια απλή διαδικασία.

Τι είναι τα Llamafiles;

Τα Llamafiles δημιουργούνται για να λειτουργούν εύκολα με δημοφιλή μοντέλα μεγάλων γλωσσών ανοιχτού κώδικα. Αυτά είναι εκτελέσιμα με ένα αρχείο. Είναι ακριβώς σαν να κατεβάζετε ένα LLM και να το τρέχετε σαν ένα εκτελέσιμο αρχείο. Δεν υπάρχει ανάγκη για αρχική εγκατάσταση βιβλιοθηκών. Όλα αυτά ήταν δυνατά χάρη στο llama.cpp και το κοσμοπολίτικο libc, το οποίο κάνει τα LLM να λειτουργούν σε διαφορετικά λειτουργικά συστήματα.

Το llama.cpp αναπτύχθηκε από τον Georgi Gerganov για την εκτέλεση μοντέλων μεγάλων γλωσσών σε κβαντισμένη μορφή, ώστε να μπορούν να εκτελούνται σε μια CPU. Το llama.cpp είναι μια βιβλιοθήκη C που μας επιτρέπει να εκτελούμε κβαντισμένα LLM σε καταναλωτικό υλικό. Από την άλλη πλευρά, το cosmopolitan libc είναι μια άλλη βιβλιοθήκη C που δημιουργεί ένα δυαδικό αρχείο που μπορεί να τρέξει σε οποιοδήποτε λειτουργικό σύστημα (Windows, Mac, Ubuntu) χωρίς να χρειάζεται διερμηνέας. Έτσι, το Llamafile είναι χτισμένο πάνω από αυτές τις βιβλιοθήκες, γεγονός που του επιτρέπει να δημιουργεί εκτελέσιμα LLM ενός αρχείου

Τα διαθέσιμα μοντέλα είναι σε κβαντισμένη μορφή GGUF. Το GGUF είναι μια μορφή αρχείου για μοντέλα μεγάλων γλωσσών που αναπτύχθηκε από τον Georgi Gerganov, τον δημιουργό του llama.cpp. Το GGUF είναι μια μορφή για την αποθήκευση, την κοινή χρήση και τη φόρτωση μοντέλων μεγάλων γλωσσών αποτελεσματικά και αποδοτικά σε CPU και GPU. Το GGUF χρησιμοποιεί μια τεχνική κβαντοποίησης για τη συμπίεση των μοντέλων από την αρχική τους κινητή υποδιαστολή 16-bit σε μια μορφή ακέραιου αριθμού 4-bit ή 8-bit. Τα βάρη αυτού του κβαντισμένου μοντέλου μπορούν να αποθηκευτούν σε αυτήν τη μορφή GGUF

Αυτό καθιστά απλούστερη την εκτέλεση μοντέλων 7 δισεκατομμυρίων παραμέτρων σε υπολογιστή με VRAM 16 GB. Μπορούμε να εκτελέσουμε τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών χωρίς να απαιτείται GPU (αν και το Llamafile μας επιτρέπει ακόμη και να εκτελούμε τα LLM σε μια GPU). Αυτήν τη στιγμή, τα llamafiles των δημοφιλών μοντέλων ανοιχτού κώδικα μεγάλης γλώσσας όπως το LlaVa, το Mistral και το WizardCoder είναι άμεσα διαθέσιμα για λήψη και εκτέλεση

One Shot Executables

Σε αυτήν την ενότητα, θα κατεβάσουμε και θα δοκιμάσουμε να εκτελέσουμε ένα πολυτροπικό LlaVa Llamafile. Εδώ, δεν θα δουλέψουμε με GPU και θα τρέξουμε το μοντέλο σε CPU. Μεταβείτε στο επίσημο αποθετήριο Llamafile GitHub κάνοντας κλικ εδώ και λήψη του μοντέλου LlaVa 1.5.

Κατεβάστε το μοντέλο

Η παραπάνω εικόνα δείχνει όλα τα διαθέσιμα μοντέλα με τα ονόματά τους, τα μεγέθη και τους συνδέσμους με δυνατότητα λήψης. Το LlaVa 1.5 είναι περίπου 4 GB και είναι ένα ισχυρό πολυμοντέλο που μπορεί να κατανοήσει τις εικόνες. Το μοντέλο λήψης είναι ένα μοντέλο παραμέτρων 7 δισεκατομμυρίων που έχει κβαντιστεί σε 4 bit. Αφού κατεβάσετε το μοντέλο, μεταβείτε στο φάκελο όπου έγινε λήψη του.

Στη συνέχεια, ανοίξτε το CMD, πλοηγηθείτε στο φάκελο όπου γίνεται λήψη αυτού του μοντέλου, πληκτρολογήστε το όνομα του αρχείου που κατεβάσαμε και πατήστε enter.

llava-v1.5-7b-q4.llamafile

Για χρήστες Mac και Linux

Για Mac και Linux, από προεπιλογή, η άδεια εκτέλεσης είναι απενεργοποιημένη για αυτό το αρχείο. Ως εκ τούτου, πρέπει να παρέχουμε το δικαίωμα εκτέλεσης για το llamafile, το οποίο μπορούμε να το κάνουμε εκτελώντας την παρακάτω εντολή.

chmod +x llava-v1.5-7b-q4.llamafile

Αυτό γίνεται για να ενεργοποιηθεί η άδεια εκτέλεσης για το llava-v1.5-7b-q4.llamafile. Επίσης, προσθέστε το "./" πριν από το όνομα του αρχείου για να εκτελέσετε το αρχείο σε Mac και Linux. Αφού πατήσετε τη λέξη-κλειδί enter, το μοντέλο θα προωθηθεί στη μνήμη RAM του συστήματος και θα εμφανίσει την ακόλουθη έξοδο.

Στη συνέχεια, το πρόγραμμα περιήγησης θα εμφανιστεί και το μοντέλο θα εκτελείται στη διεύθυνση URL http://127.0.0.1:8080/

Η παραπάνω εικόνα δείχνει το προεπιλεγμένο μήνυμα προτροπής, το όνομα χρήστη, το όνομα LLM, το πρότυπο προτροπής και το πρότυπο ιστορικού συνομιλίας. Αυτά μπορούν να ρυθμιστούν, αλλά προς το παρόν, θα πάμε με τις προεπιλεγμένες τιμές.

Παρακάτω, μπορούμε ακόμη και να ελέγξουμε τις διαμορφώσιμες υπερπαραμέτρους LLM όπως το Top P, το Top K, το Temperature και άλλες. Ακόμα και αυτά, θα τα αφήσουμε να είναι προεπιλεγμένα προς το παρόν. Τώρα ας πληκτρολογήσουμε κάτι και ας κάνουμε κλικ στην αποστολή.

Στην παραπάνω φωτογραφία, μπορούμε να δούμε ότι έχουμε πληκτρολογήσει ένα μήνυμα και μάλιστα έχουμε λάβει απάντηση. Κάτω από αυτό, μπορούμε να ελέγξουμε ότι παίρνουμε περίπου 6 διακριτικά ανά δευτερόλεπτο, κάτι που είναι καλό token/δευτερόλεπτο, δεδομένου ότι το εκτελούμε εξ ολοκλήρου σε CPU. Αυτή τη φορά, ας το δοκιμάσουμε με μια εικόνα.

Αν και δεν είναι 100% σωστό, το μοντέλο θα μπορούσε σχεδόν να πάρει τα περισσότερα πράγματα σωστά από την Εικόνα. Τώρα ας κάνουμε μια συνομιλία πολλαπλών στροφών με το LlaVa για να ελέγξουμε αν θυμάται το ιστορικό συνομιλιών.

Στην παραπάνω φωτογραφία, μπορούμε να δούμε ότι το LlaVa LLM ήταν σε θέση να κρατήσει καλά τη συνομιλία. Θα μπορούσε να λάβει μέρος στη συζήτηση για το ιστορικό και στη συνέχεια να δημιουργήσει τις απαντήσεις. Αν και η τελευταία απάντηση που δημιουργήθηκε δεν είναι απολύτως αληθής, συγκέντρωσε την προηγούμενη συνομιλία για να τη δημιουργήσει. Έτσι, με αυτόν τον τρόπο, μπορούμε να κατεβάσουμε ένα llamafile και απλώς να το εκτελέσουμε σαν λογισμικό και να δουλέψουμε με αυτά τα μοντέλα που έχετε λάβει.

Δημιουργία Llamafiles

Έχουμε δει ένα demo του Llamafile που ήταν ήδη παρόν στο επίσημο GitHub. Συχνά, δεν θέλουμε να δουλέψουμε με αυτά τα μοντέλα. Αντίθετα, θέλουμε να δημιουργήσουμε εκτελέσιμα μεμονωμένα αρχεία των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων μας. Σε αυτήν την ενότητα, θα προχωρήσουμε στη διαδικασία δημιουργίας εκτελέσιμων μεμονωμένων αρχείων, δηλαδή αρχείων λάμα από κβαντισμένα LLM.

Επιλέξτε ένα LLM

Αρχικά θα ξεκινήσουμε επιλέγοντας ένα Μεγάλο Μοντέλο Γλώσσας. Για αυτό το demo, θα επιλέξουμε μια κβαντισμένη έκδοση του TinyLlama. Εδώ, θα κατεβάσουμε το 8-bit κβαντισμένο μοντέλο GGUF του TinyLlama (Μπορείτε να κάνετε κλικ εδώ για να μεταβείτε στο HuggingFace και να κατεβάσετε το μοντέλο)

Κατεβάστε το πιο πρόσφατο Llamafile

Μπορείτε να κατεβάσετε το πιο πρόσφατο zip του llamafile από τον επίσημο σύνδεσμο GitHub. Επίσης, κατεβάστε το zip και εξαγάγετε το αρχείο zip. Η τρέχουσα έκδοση αυτού του άρθρου είναι llama file-0.6. Μετά την εξαγωγή λάμα, ο φάκελος bin με φάκελο αρχείου θα περιέχει τα αρχεία όπως η παρακάτω εικόνα.

Τώρα μετακινήστε το ληφθέν κβαντισμένο μοντέλο TinyLlama 8-bit σε αυτόν τον φάκελο bin. Για να δημιουργήσουμε τα εκτελέσιμα με ένα αρχείο, πρέπει να δημιουργήσουμε ένα αρχείο .args στον φάκελο bin του llamafile. Σε αυτό το αρχείο, πρέπει να προσθέσουμε το ακόλουθο περιεχόμενο:

-m
tinyllama-1.1b-chat-v0.3.Q8_0.gguf
--host
0.0.0.0
...

• Η πρώτη γραμμή δείχνει τη σημαία -m. Αυτό λέει στο llamafile ότι φορτώνουμε στα βάρη ενός μοντέλου.
• Στη δεύτερη γραμμή, καθορίζουμε το όνομα μοντέλου που έχουμε κατεβάσει, το οποίο υπάρχει στον ίδιο κατάλογο στον οποίο υπάρχει το αρχείο .args, δηλαδή ο φάκελος bin του llamafile.
• Στην τρίτη γραμμή, προσθέτουμε τη σημαία κεντρικού υπολογιστή, υποδεικνύοντας ότι εκτελούμε το εκτελέσιμο αρχείο και θέλουμε να το φιλοξενήσουμε σε έναν διακομιστή web.
• Τέλος, στην τελευταία γραμμή, αναφέρουμε τη διεύθυνση που θέλουμε να φιλοξενήσουμε, η οποία αντιστοιχίζεται σε localhost. Ακολουθούν οι τρεις τελείες, οι οποίες καθορίζουν ότι μπορούμε να περάσουμε ορίσματα στο llamafile μας μόλις δημιουργηθεί.
• Προσθέστε αυτές τις γραμμές στο αρχείο .args και αποθηκεύστε το.

Για χρήστες Windows

Τώρα, το επόμενο βήμα είναι για τους χρήστες των Windows. Αν εργαζόμασταν σε Windows, έπρεπε να έχουμε εγκαταστήσει το Linux μέσω του WSL. Εάν όχι, κάντε κλικ εδώ για να ακολουθήσετε τα βήματα εγκατάστασης Linux μέσω του WSL. Σε Mac και Linux, δεν απαιτούνται πρόσθετα βήματα. Τώρα ανοίξτε το φάκελο bin του φακέλου llamafile στο τερματικό (αν εργάζεστε σε Windows, ανοίξτε αυτόν τον κατάλογο στο WSL) και πληκτρολογήστε τις ακόλουθες εντολές.

cp llamafile tinyllama-1.1b-chat-v0.3.Q8_0.llamafile

Εδώ, δημιουργούμε ένα νέο αρχείο που ονομάζεται tinyllama-1.1b-chat-v0.3.Q3_0.llamafile; Δηλαδή, δημιουργούμε ένα αρχείο με την επέκταση .llamafile και μετακινούμε το αρχείο llamafile σε αυτό το νέο αρχείο. Τώρα, ακολουθώντας αυτό, θα πληκτρολογήσουμε αυτήν την επόμενη εντολή.

./zipalign -j0 tinyllama-1.1b-chat-v0.3.Q8_0.llamafile tinyllama-1.1b-chat-v0.3.Q8_0.gguf .args

Εδώ εργαζόμαστε με το αρχείο zipalign που ήρθε όταν κατεβάσαμε το zip του llamafile από το GitHub. Εργαζόμαστε με αυτήν την εντολή για να δημιουργήσουμε το llamafile για το κβαντισμένο TinyLlama. Σε αυτήν την εντολή zipalign, περνάμε στο tinyllama-1.1b-chat-v0.3.Q8_0.llamafile που δημιουργήσαμε στο προηγούμενο βήμα και μετά περνάμε το tinyllama-1.1b-chat-v0.3.Q8_0.llamafile μοντέλο που έχουμε στο φάκελο bin και τέλος περνάμε στο αρχείο .args που έχουμε δημιουργήσει νωρίτερα.

Αυτό τελικά θα δημιουργήσει το μοναδικό μας εκτελέσιμο αρχείο tinyllama-1.1b-chat-v0.3.Q8_0.llamafile. Για να διασφαλίσουμε ότι βρισκόμαστε στην ίδια σελίδα, ο φάκελος bin περιέχει πλέον τα ακόλουθα αρχεία.

Τώρα, μπορούμε να εκτελέσουμε το αρχείο tinyllama-1.1b-chat-v0.3.Q8_0.llama με τον ίδιο τρόπο που κάναμε πριν. Στα Windows, μπορείτε ακόμη και να μετονομάσετε το .llamafile σε .exe και να το εκτελέσετε κάνοντας διπλό κλικ.

Συμβατός διακομιστής OpenAI

Αυτή η ενότητα θα εξετάσει τον τρόπο εξυπηρέτησης LLM μέσω του αρχείου Llam. Έχουμε παρατηρήσει ότι όταν εκτελούμε το αρχείο llama, ανοίγει το πρόγραμμα περιήγησης και μπορούμε να αλληλεπιδράσουμε με το LLM μέσω του WebUI. Αυτό είναι βασικά αυτό που ονομάζουμε φιλοξενία του μοντέλου Large Language.

Μόλις εκτελέσουμε το Llamafile, μπορούμε να αλληλεπιδράσουμε με το αντίστοιχο LLM ως τελικό σημείο, επειδή το μοντέλο εξυπηρετείται στον τοπικό κεντρικό υπολογιστή στο PORT 8080. Ο διακομιστής ακολουθεί το Πρωτόκολλο OpenAI API, δηλαδή, παρόμοιο με το OpenAI GPT Endpoint, κάνοντας έτσι είναι εύκολο να κάνετε εναλλαγή μεταξύ του μοντέλου OpenAI GPT και του LLM που εκτελείται με το Llamafile.

Εδώ, θα τρέξουμε το TinyLlama llamafile που δημιουργήθηκε προηγουμένως. Τώρα, αυτό πρέπει να εκτελείται στον localhost 8080. Τώρα θα το δοκιμάσουμε μέσω του ίδιου του OpenAI API στην Python

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8080/v1", 
    api_key = "sk-no-key-required"
)
completion = client.chat.completions.create(
    model="TinyLlama",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a usefull AI 
        Assistant who helps answering user questions"},
        {"role": "user", "content": "Distance between earth to moon?"}
    ]
)
print(completion.choices[0].message.content)

• Εδώ, εργαζόμαστε με τη βιβλιοθήκη OpenAI. Αλλά αντί να καθορίσουμε το τελικό σημείο OpenAI, καθορίζουμε τη διεύθυνση URL όπου φιλοξενείται το TinyLlama και δίνουμε το "sk-no-token-required" για το api_key
• Στη συνέχεια, ο πελάτης θα συνδεθεί στο τελικό σημείο TinyLlama
• Τώρα, όπως εργαζόμαστε με το OpenAI, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τον κώδικα για να συνομιλήσουμε με το TinyLlama.
• Για αυτό, συνεργαζόμαστε με το συμπληρώσεις τάξη του OpenAI. Δημιουργούμε νέα συμπληρώσεις με .δημιουργώ() αντιταχθείτε και περάστε τα στοιχεία όπως το όνομα του μοντέλου και τα μηνύματα.
• Τα μηνύματα έχουν τη μορφή λίστας λεξικών, όπου έχουμε τον ρόλο, ο οποίος μπορεί να είναι σύστημα, χρήστης ή βοηθός, και έχουμε το περιεχόμενο.
• Τέλος, μπορούμε να ανακτήσουμε τις πληροφορίες που δημιουργήθηκαν μέσω της παραπάνω δήλωσης εκτύπωσης.

Η έξοδος για τα παραπάνω μπορείτε να δείτε παρακάτω.

Με αυτόν τον τρόπο, μπορούμε να αξιοποιήσουμε τα llamafiles και να αντικαταστήσουμε το OpenAI API εύκολα με το llamafile που επιλέξαμε να τρέξουμε.

Llamafiles Limitations

Ενώ είναι επαναστατικά, τα llamafiles είναι ακόμα υπό ανάπτυξη. Μερικοί περιορισμοί περιλαμβάνουν:

• Περιορισμένη επιλογή μοντέλου: Επί του παρόντος, δεν είναι όλα τα LLM διαθέσιμα με τη μορφή llamafiles. Η τρέχουσα επιλογή των προκατασκευασμένων Llamafiles εξακολουθεί να αυξάνεται. Επί του παρόντος, τα Llamafiles είναι διαθέσιμα για τα Llama 2, LlaVa, Mistral και Wizard Coder.
• Απαιτήσεις υλικού: Η εκτέλεση LLM, ακόμη και μέσω των Llamafiles, απαιτεί ακόμα πολλούς υπολογιστικούς πόρους. Αν και είναι πιο εύκολο να εκτελεστούν από τις παραδοσιακές μεθόδους, οι παλαιότεροι ή λιγότερο ισχυροί υπολογιστές μπορεί να χρειάζονται βοήθεια για την ομαλή λειτουργία τους.
• ΘΕΜΑΤΑ ΑΣΦΑΛΕΙΑΣ: Η λήψη και η εκτέλεση εκτελέσιμων αρχείων από μη αξιόπιστες πηγές εγκυμονεί εγγενείς κινδύνους. Πρέπει λοιπόν να υπάρχει μια αξιόπιστη πλατφόρμα όπου μπορούμε να κατεβάσουμε αυτά τα llamafiles.

Llamafiles vs the Rest

Πριν από το Llamafiles, υπήρχαν διαφορετικοί τρόποι εκτέλεσης μοντέλων μεγάλων γλωσσών. Το ένα ήταν μέσω του llama_cpp_python. Αυτή είναι η έκδοση Python του llama.cpp που μας επιτρέπει να εκτελούμε κβαντισμένα μοντέλα μεγάλων γλωσσών σε καταναλωτικό υλικό, όπως φορητούς υπολογιστές και επιτραπέζιους υπολογιστές. Αλλά για να το εκτελέσουμε, πρέπει να κατεβάσουμε και να εγκαταστήσουμε βιβλιοθήκες Python, ακόμη και βαθιάς εκμάθησης, όπως φακό, huggingface, μετασχηματιστές και πολλά άλλα. Και μετά από αυτό, περιλάμβανε τη συγγραφή πολλών γραμμών κώδικα για την εκτέλεση του μοντέλου.

Ακόμη και τότε, μερικές φορές, μπορεί να αντιμετωπίσουμε προβλήματα λόγω προβλημάτων εξάρτησης (δηλαδή, ορισμένες βιβλιοθήκες έχουν χαμηλότερες ή υψηλότερες εκδόσεις από τις αναγκαίες). Και υπάρχει επίσης το Μετασχηματιστές CT βιβλιοθήκη που μας επιτρέπει να τρέξουμε κβαντισμένα LLM. Ακόμη και αυτό απαιτεί την ίδια διαδικασία που έχουμε συζητήσει για το llama_cpp_python

Και τότε, υπάρχει Ολάμα. Το Ollama ήταν εξαιρετικά επιτυχημένο στην κοινότητα AI για την ευκολία χρήσης του για εύκολη φόρτωση και εκτέλεση μοντέλων μεγάλων γλωσσών, ειδικά των κβαντισμένων. Το Ollama είναι ένα είδος TUI (Terminal User Interface) για LLMs. Η μόνη διαφορά μεταξύ του Ollama και του Llamafile είναι η δυνατότητα κοινής χρήσης. Δηλαδή, αν θέλω, μπορώ να μοιραστώ το model.llamafile μου με οποιονδήποτε και μπορεί να το τρέξει χωρίς να κατεβάσει κάποιο επιπλέον λογισμικό. Αλλά στην περίπτωση του Ollama, πρέπει να μοιραστώ το αρχείο model.gguf, το οποίο μπορεί να τρέξει ο άλλος μόνο όταν εγκαταστήσει το λογισμικό Ollama ή μέσω των παραπάνω βιβλιοθηκών Python.

Όσον αφορά τους πόρους, όλοι απαιτούν την ίδια ποσότητα πόρων επειδή όλες αυτές οι μέθοδοι χρησιμοποιούν το llama.cpp από κάτω για να εκτελέσουν τα κβαντισμένα μοντέλα. Αφορά μόνο την ευκολία χρήσης όπου υπάρχουν διαφορές μεταξύ τους.

Συμπέρασμα

Τα Llamafiles σηματοδοτούν ένα κρίσιμο βήμα προς τα εμπρός για να γίνουν τα LLM εύκολα λειτουργικά. Η ευκολία χρήσης και η φορητότητά τους ανοίγει έναν κόσμο δυνατοτήτων για προγραμματιστές, ερευνητές και απλούς χρήστες. Αν και υπάρχουν περιορισμοί, η δυνατότητα των llamafiles να εκδημοκρατίσουν την πρόσβαση LLM είναι εμφανής. Είτε είστε έμπειρος προγραμματιστής είτε περίεργος αρχάριος, το Llamafiles ανοίγει συναρπαστικές δυνατότητες για να εξερευνήσετε τον κόσμο των LLM. Σε αυτόν τον οδηγό, έχουμε ρίξει μια ματιά στον τρόπο λήψης των Llamafiles και ακόμη και στον τρόπο δημιουργίας των δικών μας Llamafiles με τα κβαντισμένα μοντέλα μας . Έχουμε ακόμη ρίξει μια ματιά στον διακομιστή συμβατό με OpenAI που δημιουργείται κατά την εκτέλεση του Llamafiles.

Βασικές τακτικές

• Τα Llamafiles είναι εκτελέσιμα με ένα αρχείο που κάνουν την εκτέλεση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) ευκολότερη και πιο εύκολα διαθέσιμη.
• Εξαλείφουν την ανάγκη για πολύπλοκες ρυθμίσεις και διαμορφώσεις, επιτρέποντας στους χρήστες να κάνουν λήψη και εκτέλεση LLM απευθείας χωρίς απαιτήσεις Python ή GPU.
• Τα Llamafiles είναι αυτή τη στιγμή διαθέσιμα για περιορισμένη επιλογή LLM ανοιχτού κώδικα, συμπεριλαμβανομένων των LlaVa, Mistral και WizardCoder.
• Αν και είναι βολικό, τα Llamafiles εξακολουθούν να έχουν περιορισμούς, όπως τις απαιτήσεις υλικού και τα προβλήματα ασφάλειας που σχετίζονται με τη λήψη εκτελέσιμων αρχείων από μη αξιόπιστες πηγές.
• Παρά αυτούς τους περιορισμούς, το Llamafiles αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό βήμα προς τον εκδημοκρατισμό της πρόσβασης LLM για προγραμματιστές, ερευνητές, ακόμη και περιστασιακούς χρήστες.

Συχνές Ερωτήσεις

Τα μέσα που εμφανίζονται σε αυτό το άρθρο δεν ανήκουν στο Analytics Vidhya και χρησιμοποιούνται κατά την κρίση του συγγραφέα.

Σχετικά:

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/using-llamafiles-to-simplify-llm-execution/