コンピュータでLLMモデルを実行する方法

目次

🚀 はじめに

🖥️ コード Lamaの導入方法

💻 仮想環境の作成

💾 パッケージのインストール

🌌 TorchのバージョンとCudaの有効化

📦 モデルのWSのインストール

📝 トークナイザー関数の定義とパイプラインの構築

🛠️ モデルのロードと生成

🏁 おわりに

🚀 はじめに

今日は、皆さんにローカルで大規模な言語モデルをコンピュータ上で実行する方法についてお伝えします。最近、GPT-3やLLMsについて多くの話題を耳にしているかと思いますが、それらは膨大なリソースを必要とするため、エンタープライズ向けに適しています。しかし、個人利用者の場合、どのように最大限に活用できるのか、今日はその方法をお伝えします。

🖥️ コード Lamaの導入方法

💻 仮想環境の作成

まず、仮想環境を作成します。次のコマンドをコピーしてペーストすると、名前が「wdb」の仮想環境が作成され、Pythonバージョン3.8がインストールされます。環境がすでに作成されている場合は、その環境をアクティブにすることができます。

💾 パッケージのインストール

次に、必要なパッケージをインストールします。Transformers、AutoTokenizers、torchをインポートする必要があります。また、torchのバージョンとCudaの有効化も確認する必要があります。大規模な言語モデルを実行するには、GPUが必要であり、Nvidia GPUを使用している場合は、Cudaが有効になっている必要があります。

🌌 TorchのバージョンとCudaの有効化

torchのバージョンとCudaの有効化を確認するために、次のコマンドを実行します。このコマンドにより、Cudaが有効になっているかどうかを確認することができます。

Cudaが有効になっていない場合は、適切なtorchバージョンをインストールする必要があります。

(以下略)

おわりに

今日は以上です。最後までお読みいただき、ありがとうございます。次回のセッションでも、実用的な応用例をご紹介できるよう努めます。引き続き、チャンネルの登録やいいねをしていただけると、励みになります。