LLAMA.CPP -Tutorial: Ein vollständiger Leitfaden zur effizienten LLM -Inferenz und -implementierung

llama.cpp: Eine leichte, tragbare Alternative für Großsprachenmodellinferenz

Großsprachige Modelle (LLMs) verändern die Branchen und führen Anwendungen von Kundendienst -Chatbots zu erweiterten Datenanalyse -Tools. Ihre weit verbreitete Akzeptanz wird jedoch häufig durch die Notwendigkeit leistungsstarker Hardware und schnellen Reaktionszeiten behindert. Diese Modelle erfordern in der Regel ausgefeilte Hardware und umfangreiche Abhängigkeiten, wodurch sie sich für die Bereitstellung in ressourcenbezogenen Umgebungen schwierig machen. Lama.cpp (oder llama c) bietet eine Lösung, die eine leichtere, tragbare Alternative zu schwereren Rahmenbedingungen bietet.

llama.cpp Logo (Quelle)

entwickelt von Georgi Gerganov, Lama.cpp implementiert die Llama -Architektur von Meta in c/c effizient. Es verfügt über eine lebendige Open-Source-Community mit über 900 Mitwirkenden, 69.000 Github-Sternen und 2.600 Veröffentlichungen.

wichtige Vorteile von llama.cpp für LLM -Inferenz

• Universelle Kompatibilität:
Sein CPU-First-Design vereinfacht die Integration über verschiedene Programmierumgebungen und Plattformen hinweg.
• Feature-Reichtum:
Während sich die Funktionen auf Kernfunktionen auf niedriger Ebene konzentriert, spiegelt es Langchains hochrangige Fähigkeiten wider und rationalisiert die Entwicklung (obwohl Skalierbarkeit eine zukünftige Überlegung sein kann).
• Zieloptimierung:
Konzentration auf die Lama -Architektur (unter Verwendung von Formaten wie GGML und GGUF) führt zu signifikanten Effizienzgewinnen.

Dieses Tutorial führt Sie durch ein Beispiel für die Textgenerierung mit llama.cpp, beginnend mit den Grundlagen, dem Workflow und der Branchenanwendungen.

llama.cpp Architecture

llama.cpps Foundation sind die ursprünglichen Lama -Modelle, die auf der Transformer -Architektur basieren. Die Entwickler umfassten mehrere Verbesserungen aus Modellen wie Palm:

architektonische Unterschiede zwischen Transformatoren und Lama (von Umar Jamil)

wichtige architektonische Unterscheidungen umfassen:

• Vornormalisierung (GPT3):
verbessert die Trainingsstabilität mit RMSNORM.
• Swiglu -Aktivierungsfunktion (Palm):
ersetzt Relu für Leistungsverbesserungen.
• Rotationsinbettdings (GPT-NEO):
fügt Seil hinzu, nachdem absolute Positionseinbettungen entfernt wurden.

Einrichten der Umgebung

Voraussetzungen:

• python (für pip)
• llama-cpp-python (Python-Bindung für llama.cpp)

Erstellen einer virtuellen Umgebung

Um Installationskonflikte zu vermeiden, erstellen Sie eine virtuelle Umgebung mit Conda:

conda create --name llama-cpp-env
conda activate llama-cpp-env

Installieren Sie die Bibliothek:

pip install llama-cpp-python  # or pip install llama-cpp-python==0.1.48

Überprüfen Sie die Installation, indem Sie ein einfaches Python -Skript (llama_cpp_script.py) mit: from llama_cpp import Llama erstellen und ausführen. Ein Importfehler zeigt ein Problem an.

Lama.CPP Basics

verstehen

Die Kernklasse nimmt mehrere Parameter vor (siehe offizielle Dokumentation für eine vollständige Liste): Llama

• : Pfad zur Modelldatei. model_path
• : Eingabeaufforderung. prompt
• : cpu oder gpu. device
• : Maximale Token erzeugt. max_tokens
• : Liste der Zeichenfolgen, um die Erzeugung zu stoppen. stop
• : steuert Zufälligkeit (0-1). temperature
• : kontrolliert die Vielfalt von Vorhersagen. top_p
• : Eingabeaufforderung in die Ausgabe (true/false). echo

Beispiel Instanziierung:

from llama_cpp import Llama

my_llama_model = Llama(model_path="./MY_AWESOME_MODEL")

# ... (rest of the parameter definitions and model call) ...

Ihr erstes Lama.cpp -Projekt

Dieses Projekt verwendet die GGUF-Version von Zephyr-7b-beta vom Umarmungsgesicht.

Zephyrmodell aus dem Umarmungsgesicht (Quelle)

Projektstruktur: [Bild zeigt Projektstruktur]

Modellbelastung:

from llama_cpp import Llama

my_model_path = "./model/zephyr-7b-beta.Q4_0.gguf"
CONTEXT_SIZE = 512

zephyr_model = Llama(model_path=my_model_path, n_ctx=CONTEXT_SIZE)

Funktionsweise der Textgenerierung:

def generate_text_from_prompt(user_prompt, max_tokens=100, temperature=0.3, top_p=0.1, echo=True, stop=["Q", "\n"]):
    # ... (model call and response handling) ...

Hauptausführung:

if __name__ == "__main__":
    my_prompt = "What do you think about the inclusion policies in Tech companies?"
    response = generate_text_from_prompt(my_prompt)
    print(response) # or print(response["choices"][0]["text"].strip()) for just the text

llama.cpp real-world Applications

Beispiel: ETP4AFRICA verwendet Lama.cpp für seine Bildungs-App, die von Portabilität und Geschwindigkeit profitiert und die Codierungshilfe in Echtzeit ermöglicht.

Schlussfolgerung

Dieses Tutorial bot eine umfassende Anleitung zum Einrichten und Verwenden von LLAMA.CPP für LLM -Inferenz. Es umfasste Umgebungsaufbau, grundlegende Nutzung, ein Beispiel für die Textgenerierung und ein Anwendungsszenario in der realen Welt. Weitere Erforschung von Langchain und Pytorch wird ermutigt.

faqs

(FAQs bleiben mit der ursprünglichen Eingabe gleich, nur für eine bessere Lesbarkeit formatiert)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLLAMA.CPP -Tutorial: Ein vollständiger Leitfaden zur effizienten LLM -Inferenz und -implementierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!