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。