7 шагов по запуску небольшой языковой модели на локальном CPU

7 простых шагов для запуска небольшой языковой модели на локальном CPU

 

Шаг 1: Введение

 

Языковые модели революционизировали область обработки естественного языка. В то время как большие модели, такие как GPT-3, попадают в заголовки, маленькие языковые модели также имеют преимущества и доступность для различных приложений. В этой статье мы рассмотрим важность и применение малых языковых моделей со всеми этапами их реализации подробно.

Маленькие языковые модели являются компактными версиями своих более крупных аналогов. Они предлагают несколько преимуществ. Некоторые из преимуществ перечислены ниже:

  1. Эффективность: В сравнении с большими моделями, маленькие модели требуют меньше вычислительной мощности, что делает их подходящими для сред с ограниченными ресурсами.
  2. Скорость: Они могут выполнять вычисления быстрее, например, создавать тексты на основе заданного ввода быстрее, что делает их идеальными для реального времени, где вы можете иметь высокий ежедневный трафик.
  3. Настройка: Вы можете настроить маленькие модели в соответствии с вашими требованиями для задач, специфичных для определенной предметной области.
  4. Конфиденциальность: Маленькие модели можно использовать без внешних серверов, что обеспечивает конфиденциальность и целостность данных.

  

Несколько примеров использования малых языковых моделей включают чат-ботов, генерацию контента, анализ настроения, вопросно-ответные системы и многое другое.

 

Шаг 2: Настройка окружения

 

Перед тем, как мы начнем глубокое погружение в работу малых языковых моделей, вам необходимо настроить свое окружение, что включает установку необходимых библиотек и зависимостей. Выбор правильных фреймворков и библиотек для создания языковой модели на вашем локальном компьютере становится важным. Популярными вариантами являются Python-библиотеки, такие как TensorFlow и PyTorch. Эти фреймворки предоставляют множество предварительно созданных инструментов и ресурсов для приложений, основанных на машинном обучении и глубоком обучении.

Установка требуемых библиотек

На этом этапе мы установим библиотеку “llama-cpp-python” и библиотеку ctransformers, чтобы познакомить вас с малыми языковыми моделями. Вам необходимо открыть терминал и выполнить следующие команды для установки. При выполнении этих команд убедитесь, что у вас установлены Python и pip.

pip install llama-cpp-pythonpip install ctransformers -q

 

Вывод:

 

 

Шаг 3: Получение предварительно обученной малой языковой модели

 

Теперь, когда наше окружение готово, мы можем получить предварительно обученную маленькую языковую модель для локального использования. Для маленьких языковых моделей мы можем рассмотреть более простые архитектуры, такие как LSTM или GRU, которые требуют меньше вычислительных ресурсов по сравнению с более сложными моделями, такими как трансформеры. Вы также можете использовать предварительно обученные вложения слов для повышения производительности модели при одновременном сокращении времени обучения. Но для быстрой работы мы загрузим предварительно обученную модель из Интернета.

 

Загрузка предварительно обученной модели

 

Вы можете найти предварительно обученные малые языковые модели на платформах, таких как Hugging Face (https://huggingface.co/models). Вот краткий обзор веб-сайта, где вы можете легко увидеть последовательности предоставляемых моделей, которые вы можете легко скачать, войдя в приложение, так как они являются открытыми исходными кодами.

  

Вы можете легко загрузить нужную модель по этой ссылке и сохранить ее в локальном каталоге для дальнейшего использования.

from ctransformers import AutoModelForCausalLM

Шаг 4: Загрузка языковой модели

В предыдущем шаге мы выбрали готовую предобученную модель от Hugging Face. Теперь мы можем использовать эту модель, загрузив ее в наше окружение. В коде ниже мы импортируем класс AutoModelForCausalLM из библиотеки ctransformers. Этот класс позволяет загружать и работать с моделями для лингвистического моделирования.

# Загрузка предобученной модели
lm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML', model_file='llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_K_S.bin')

Выход:

Шаг 5: Настройка модели

Малые языковые модели могут быть настроены в соответствии с вашими конкретными потребностями. Если вам нужно использовать эти модели в реальных приложениях, главное, о чем нужно помнить, это эффективность и масштабируемость. Чтобы сделать малые языковые модели более эффективными по сравнению с большими моделями, можно изменить размер контекста и использовать разделение данных на более маленькие пакеты для более быстрого вычисления, что также помогает справиться с проблемой масштабирования.

Изменение размера контекста

Размер контекста определяет, сколько текста модель учитывает. В зависимости от ваших потребностей можно выбрать значение размера контекста. В этом примере мы установим значение этого гиперпараметра равным 128 токенам.

model.set_context_size(128)

Пакетная обработка для повышения эффективности

Путем введения техники пакетной обработки можно обрабатывать несколько сегментов данных одновременно, что позволяет обрабатывать запросы параллельно и обеспечивает масштабирование приложения для большого числа пользователей. Однако при выборе размера пакета следует тщательно проверить возможности вашей системы. В противном случае ваша система может вызвать проблемы из-за большой нагрузки.

model.set_batch_size(16)

Шаг 6: Генерация текста

На данном этапе мы завершили создание модели, ее настройку и сохранение. Теперь мы можем быстро протестировать ее и проверить, соответствует ли она ожидаемому выводу. Для этого дадим несколько входных запросов и сгенерируем текст на основе загруженной и настроенной модели.

for word in llm('Объясните что-нибудь о VoAGI', stream=True):
    print(word, end='')

Выход:

Шаг 7: Оптимизация и устранение неполадок

Чтобы получить правильные результаты для большинства входных запросов с помощью вашей малой языковой модели, можно учесть следующие моменты:

  1. Настройка модели: Если ваше приложение требует высокой производительности, то есть чтобы запросы разрешались в значительно меньшее время, вам нужно настроить свою модель на конкретных наборах данных, на которых вы обучаете модель.
  2. Кэширование: Используя технику кэширования, можно сохранять в оперативной памяти данные, часто используемые на основе пользователя, чтобы при повторном запросе данных их можно было легко предоставить, а не снова загружать с диска, что занимает больше времени и может быть медленным. Это может ускорить будущие запросы.
  3. Возможные проблемы: Если возникают проблемы при создании, загрузке и настройке модели, можно обратиться к документации и пользовательскому сообществу для получения советов по устранению неполадок.

<!– 

Заключение

 

В этой статье мы обсудили, как создать и развернуть небольшую языковую модель на вашем локальном CPU, следуя семи простым шагам, изложенным в этой статье. Этот экономичный подход открывает двери для различных приложений обработки языка или компьютерного зрения и служит ступенькой для более сложных проектов. Но при работе над проектами вам нужно помнить следующее, чтобы преодолеть любые проблемы:

  1. Регулярно сохраняйте контрольные точки во время обучения, чтобы у вас была возможность продолжить обучение или восстановить свою модель в случае прерываний.
  2. Оптимизируйте свой код и конвейеры данных для эффективного использования памяти, особенно при работе на локальном CPU.
  3. Рассмотрите возможность использования ускорения GPU или облачных ресурсов, если вам потребуется масштабировать вашу модель в будущем.

В заключение, маленькие языковые модели предлагают универсальное и эффективное решение для различных задач обработки языка. При правильной настройке и оптимизации вы можете эффективно использовать их силу.  

[Aryan Garg](https://www.linkedin.com/in/aryan-garg-1bbb791a3/) – студент факультета электротехники, бакалавр, находящийся на последнем курсе обучения. Его интересы лежат в области веб-разработки и машинного обучения. Он следует своему интересу и с нетерпением ждет возможности работать в этих направлениях.