llama.cppチュートリアル：効率的なLLM推論と実装の完全なガイド

llama.cpp：大規模な言語モデルの推論のための軽量でポータブルな代替

大規模な言語モデル（LLMS）は、産業を変革しており、カスタマーサービスチャットボットから高度なデータ分析ツールにアプリケーションを強化しています。 ただし、彼らの広範な採用は、強力なハードウェアと高速応答時間の必要性によってしばしば妨げられます。 これらのモデルは通常、洗練されたハードウェアと広範な依存関係を必要とし、リソースに制約のある環境で展開するのが難しくなります。 llama.cpp（またはllama c）はソリューションを提供し、より重いフレームワークにもっと軽い、よりポータブルな代替品を提供します。

llama.cppロゴ（source）

Georgi Gerganovによって開発されたLlama.cppは、C/CでメタのLlamaアーキテクチャを効率的に実装しています。 900人以上の貢献者、69,000のGithubスター、2,600のリリースを備えた活気のあるオープンソースコミュニティがあります。

LLM推論のllama.cppの重要な利点

普遍的な互換性：そのCPUファーストデザインは、さまざまなプログラミング環境とプラットフォームにわたる統合を簡素化します。

機能の豊富さ：

コアの低レベルの機能に焦点を当てている間、ラングチェーンの高レベルの機能を反映して、開発を合理化します（スケーラビリティは将来の考慮事項です）。
• ターゲットの最適化：ラマアーキテクチャ（GGMLやGGUFなどのフォーマットを使用）に集中すると、効率が大幅に向上します。
このチュートリアルは、llama.cppを使用したテキスト生成の例をガイドします。基本、ワークフロー、および業界アプリケーションから始めます。
• llama.cppアーキテクチャ llama.cppの基礎は、トランスアーキテクチャに基づいた元のラマモデルです。 開発者は、Palm：
などのモデルからいくつかの改善を組み込みました

トランスとラマの建築の違い（ウマル・ジャミルによる）

重要なアーキテクチャの区別には以下が含まれます

前音体化前（GPT3）：

rmsnormを使用してトレーニングの安定性を向上させます

Swiglu Activation Function（PALM）：パフォーマンス向上のReluを置き換えます

ロータリー埋め込み（gpt-neo）：絶対位置埋め込みを削除した後、ロープを追加します。

環境のセットアップ

前提条件：
• • python（pipの場合）
  • llama-cpp-python（python binding for llama.cpp）

  仮想環境の作成

  インストールの競合を回避するには、コンドラを使用して仮想環境を作成します。

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

  ライブラリをインストール：

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

  ：

  を使用して単純なpythonスクリプト（llama_cpp_script.py）を作成して実行して、実行して実行してインストールを確認します。 インポートエラーは問題を示します from llama_cpp import LlamaLlama.cpp Basicsを理解する

  Core クラスはいくつかのパラメーターを取ります（完全なリストについては公式ドキュメントを参照）：

  Llama

  ：モデルファイルへのパス。
  • model_path
  ：入力プロンプト。
  • prompt
  ：cpuまたはgpu。
  • device
  ：生成された最大トークン。
  • max_tokens
  ：生成を停止するための文字列のリスト。
  • stop
  ：ランダム性（0-1）を制御します。
  • temperature
  ：予測の多様性を制御します。
  • top_p
  ：出力にプロンプ​​トを含める（true/false）。
  • echo
  例のインスタンス：

  最初のllama.cppプロジェクト

  from llama_cpp import Llama
  
  my_llama_model = Llama(model_path="./MY_AWESOME_MODEL")
  
  # ... (rest of the parameter definitions and model call) ...

  このプロジェクトでは、hugging顔からZephyr-7b-betaのGGUFバージョンを使用しています。

  hugging hugging face（source）

  のZephyrモデル プロジェクト構造：[プロジェクトの構造を示す画像]

  モデルの読み込み：

  テキスト生成関数：

  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)

  メイン実行：

  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) ...

  llama.cpp Real-Worldアプリケーション

  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

  例：ETP4AFRICAは、教育アプリにllama.cppを使用し、携帯性と速度の恩恵を受けて、リアルタイムのコーディング支援を可能にします。

  結論

  このチュートリアルは、LLM推論にllama.cppをセットアップして使用するための包括的なガイドを提供しました。 環境のセットアップ、基本的な使用法、テキスト生成の例、および実際のアプリケーションシナリオをカバーしました。 LangchainとPytorchのさらなる調査が奨励されています

  faqs

  （FAQは元の入力と同じままで、読みやすくするためにフォーマットされているだけです）

以上がllama.cppチュートリアル：効率的なLLM推論と実装の完全なガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。