Ejecuta Vicuna Localmente | Potente ChatGPT Local | No se Requiere GPU | 2023

Ejecuta Vicuna Localmente | Potente ChatGPT Local | No se Requiere GPU | 2023

Tabla de Contenidos

1. Introducción
2. Qué es un modelo vehicular
3. Cómo utilizar el modelo Vikuna en máquinas CPU
4. Descripción del modelo Llama de Facebook
5. Cómo descargar y utilizar la versión cuantizada del modelo Vikuna
6. Creación de un entorno virtual
7. Ejecución del comando make
8. Descarga del modelo cuantizado
9. Ejecución del modelo Vikuna
10. Conclusiones

Introducción

¡Hola a todos! Bienvenidos de nuevo. Un suscriptor me pidió que creara un video sobre cómo ejecutar el modelo Vikuna en máquinas CPU. En este video, les mostraré brevemente qué es un modelo vehicular y luego utilizaremos el port Lama.cpp de Facebook para ejecutar el modelo Llama en C++. Además, utilizaremos la versión cuantizada del modelo Vikuna de Hugging Face. Este video será breve, pero en solo 5 minutos podrán ejecutar el modelo Vikuna en su máquina local. ¡Comencemos!

¿Qué es un modelo vehicular?

Un modelo vehicular es un tipo de modelo de lenguaje entrenado para generar respuestas coherentes en conversaciones. Utiliza técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para comprender y responder a las preguntas y comentarios de los usuarios. El modelo Vikuna es un chatbot de código abierto que se basa en el modelo GPT4 de OpenAI y ofrece una calidad del 90% en comparación con otros chatbots de renombre como GPT de OpenAI y Bard de Google.

Cómo utilizar el modelo Vikuna en máquinas CPU

Lo primero que debemos hacer es clonar el repositorio del modelo Vikuna en la máquina local. Pueden hacer esto ejecutando el siguiente comando en la terminal:

git clone <URL_DEL_REPOSITORIO>

Una vez clonado el repositorio, ingresen a la carpeta correspondiente. Recomiendo crear un entorno virtual antes de continuar, para evitar conflictos con las dependencias. Pueden crear un entorno virtual ejecutando el siguiente comando:

virtualenv venv

Luego, activen el entorno virtual con el siguiente comando:

source venv/bin/activate

Ahora, necesitamos compilar el modelo Vikuna utilizando el comando make. Esto se explica detalladamente en la documentación del proyecto.

Descripción del modelo Llama de Facebook

El modelo Llama es un port de Facebook del modelo Lava, desarrollado por Facebook AI Research. Este modelo es utilizado como base para entrenar el modelo Vikuna. La evaluación preliminar del modelo Vikuna utilizando GPT4 como punto de referencia muestra que Vikuna logra una calidad superior al 90% en comparación con modelos como Llama y Alpaca de Stanford.

Cómo descargar y utilizar la versión cuantizada del modelo Vikuna

Para utilizar el modelo Vikuna, es necesario descargar la versión cuantizada del modelo. La biblioteca Hugging Face ha creado esta versión cuantizada, la cual se encuentra disponible para su descarga. Recuerden verificar los requisitos de memoria RAM antes de descargar la versión adecuada para su máquina.

Para descargar la versión cuantizada del modelo Vikuna, sigan los siguientes pasos:

1. Ingresen al enlace de descarga: [URL_DEL_ARCHIVO_DE_DESCARGA]
2. Hagan clic en el botón de descarga correspondiente a la versión deseada.
3. Guarden el archivo descargado dentro de la carpeta "models" en el repositorio clonado.

Una vez descargado el archivo, podrán utilizar el modelo Vikuna en su máquina local.

Creación de un entorno virtual

Antes de ejecutar el modelo Vikuna, es recomendable crear un entorno virtual para evitar conflictos con las dependencias del proyecto. Sigan los siguientes pasos para crear un entorno virtual:

1. Abren la terminal.
2. Naveguen hasta el directorio donde se encuentra el repositorio clonado.
3. Ejecuten el siguiente comando:

virtualenv venv

Esto creará un nuevo entorno virtual llamado "venv".

Ejecución del comando make

Una vez creado el entorno virtual, es necesario ejecutar el comando make para compilar el modelo Vikuna. Ejecuten el siguiente comando en la terminal:

make

Esto compilará el modelo Vikuna y preparará todo lo necesario para su ejecución.

Descarga del modelo cuantizado

Para utilizar el modelo Vikuna, es necesario descargar la versión cuantizada del mismo. Pueden descargarlo ejecutando el siguiente comando en la terminal:

wget <URL_DEL_ARCHIVO_DE_DESCARGA>

Una vez descargado el archivo, guárdenlo dentro de la carpeta "models" en el repositorio clonado.

Ejecución del modelo Vikuna

Una vez completados los pasos anteriores, pueden ejecutar el modelo Vikuna en su máquina local. Ejecuten el siguiente comando en la terminal:

python run_model.py

Esto iniciará el modelo Vikuna y les mostrará diferentes opciones para interactuar con él. Por ejemplo, pueden saludar al modelo con un "Hola, ¿cómo estás?" y él les responderá. ¡Diviértanse explorando las capacidades de este modelo!

Conclusiones

En este video, aprendimos qué es un modelo vehicular y cómo utilizar el modelo Vikuna en máquinas CPU. Vimos el proceso de descarga e instalación del modelo Vikuna, así como la creación de un entorno virtual para evitar conflictos con las dependencias. Espero que hayan encontrado esta guía útil y que puedan utilizar el modelo Vikuna en sus propias máquinas. Si tienen alguna pregunta o problema, no duden en escribirlo en la sección de comentarios. ¡Gracias por ver este video y nos vemos en el próximo!

Puntos destacados

• El modelo Vikuna es un chatbot basado en el modelo GPT4 de OpenAI y ofrece una calidad del 90% en comparación con otros chatbots populares.
• Para utilizar el modelo Vikuna en máquinas CPU, es necesario clonar el repositorio correspondiente y descargar la versión cuantizada del modelo.
• Se recomienda crear un entorno virtual antes de ejecutar el modelo Vikuna para evitar conflictos con las dependencias.
• El modelo Llama de Facebook es la base sobre la cual se entrena el modelo Vikuna y ofrece una calidad superior al 90% en comparación con otros modelos similares.

Preguntas frecuentes

Q: ¿Es necesario tener una gran cantidad de memoria RAM para ejecutar el modelo Vikuna en máquinas CPU? A: La versión cuantizada del modelo Vikuna requiere al menos 10 GB de RAM. Sin embargo, si dispones de menos RAM, puedes optar por utilizar la versión de 7 mil millones.

Q: ¿Es posible utilizar el modelo Vikuna en máquinas GPU? A: Sí, el modelo Vikuna se puede ejecutar en máquinas GPU. Sin embargo, el proceso de instalación y configuración puede variar.

Q: ¿Existen ejemplos de conversaciones pre-entrenadas para utilizar con el modelo Vikuna? A: Sí, el repositorio del modelo Vikuna incluye ejemplos de conversaciones pre-entrenadas que puedes utilizar como punto de partida para interactuar con el modelo.

Q: ¿Se puede utilizar el modelo Vikuna para entrenar otros modelos vehiculares? A: Sí, el modelo Vikuna sirve como base para entrenar otros modelos vehiculares. Puedes utilizar el código y las instrucciones del repositorio para adaptarlo a tus propias necesidades de entrenamiento.