Cách chạy mô hình LLM trên máy tính cá nhân | Codellama | AI sáng tạo

Table of Contents

🚀 Introduction

🛠️ Setting up the Virtual Environment

🔍 Checking Torch Version and Cuda Enablement

🖥️ Installing Compatible Torch Version for GPUs

📥 Installing the Model and Config File

📄 Cloning the Repository

🧰 Building the Code Pipeline

📝 Defining the Tokenizer Function

🎨 Building the Pipeline for Text Generation

📈 Controlling Creativity with Parameters

🎬 Conclusion

❓ FAQ

🚀 Introduction Chào mọi người! Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu cách chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên máy tính cá nhân. Bạn đã nghe nhiều về Geni và LLMs, nhưng điều bạn có thể chưa biết là chúng đòi hỏi tài nguyên lớn và vì vậy, chúng rất tốt cho doanh nghiệp nhưng làm thế nào người dùng cá nhân có thể tận dụng tối đa chúng, đó là điều mà tôi sẽ chia sẻ ngày hôm nay.

🛠️ Setting up the Virtual Environment Đầu tiên, chúng ta cần tạo môi trường ảo để bắt đầu. Điều này giúp giảm xáo trộn và môi trường làm việc sạch sẽ hơn, đồng thời giúp quản lý các thư viện và gói phần mềm một cách dễ dàng hơn.

🔍 Checking Torch Version and Cuda Enablement Sau đó, chúng ta sẽ kiểm tra phiên bản Torch và xem xét việc kích hoạt Cuda. Điều này rất quan trọng cho việc chạy bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào như Code Lama, vì bạn sẽ cần GPU và hiện tại, tôi đang sử dụng GPU Nvidia để đáp ứng nhu cầu của mình.

🖥️ Installing Compatible Torch Version for GPUs Nếu bạn đã cài đặt các gói cơ bản bằng lệnh từ Hugging Phas, có thể cài đặt phiên bản Torch mà hỗ trợ CPU. Trong trường hợp này, bạn cần gỡ bỏ phiên bản Torch hiện tại và cài đặt phiên bản Torch tương thích với GPU.

📥 Installing the Model and Config File Sau khi kiểm tra và cài đặt các gói cần thiết, chúng ta sẽ tiến hành cài đặt mô hình WS để sử dụng cho dự án của chúng ta.

📄 Cloning the Repository Bạn có thể tải xuống mô hình WS qua các lệnh đơn lẻ hoặc sao chép toàn bộ kho dữ liệu và cài đặt trực tiếp từ kho dữ liệu.

🧰 Building the Code Pipeline Tiếp theo, chúng ta sẽ xây dựng đường ống mã để tạo ra văn bản tự động.

📝 Defining the Tokenizer Function Bước đầu tiên là định nghĩa hàm tokenizer để chuẩn bị văn bản cho việc tạo ra văn bản mới.

🎨 Building the Pipeline for Text Generation Tiếp theo, chúng ta sẽ xây dựng đường ống dự án để tạo ra văn bản dự án.

📈 Controlling Creativity with Parameters Chúng ta sẽ nắm bắt cách đặt ra các thông số để kiểm soát sự sáng tạo và diễn đạt trong văn bản mới.

🎬 Conclusion Cuối cùng, chúng ta sẽ tổng kết lại những gì đã học và cùng nhau điểm qua những điểm chính trong bài viết.

🎬 Conclusion

Tóm lại, việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên máy tính cá nhân có thể là một nhiệm vụ tốn kém tài nguyên nhưng không thể phủ nhận hiệu quả của nó. Việc tận dụng tối đa tài nguyên sẽ giúp bạn có trải nghiệm tốt hơn với Geni và LLMs. Nhớ thực hiện từng bước một và không nên bỏ lỡ các chi tiết nhỏ, bởi vì chúng sẽ giúp bạn thành công. Hãy tiếp tục học hỏi và phát triển kỹ năng của mình!

❓ FAQ

Q: Làm thế nào để kiểm tra Torch Version và Cuda Enablement?

A: Bạn có thể kiểm tra phiên bản Torch và xem xét việc kích hoạt Cuda bằng cách sử dụng các lệnh kiểm tra cụ thể đã được chia sẻ trong bài viết.

Q: Làm thế nào để tận dụng tối đa hiệu suất của mô hình ngôn ngữ lớn trên máy tính cá nhân?

A: Để tận dụng tối đa hiệu suất của mô hình ngôn ngữ lớn, bạn cần tuân thủ các bước cài đặt và xây dựng đường ống mã theo hướng dẫn trong bài viết này.

Q: Mô hình WS có những lợi ích gì khi sử dụng cho dự án cá nhân?

A: Mô hình WS cung cấp khả năng tạo ra văn bản tự động với độ chính xác cao và điều chỉnh được mức độ sáng tạo thông qua tham số, giúp bạn tạo ra những nội dung phong phú và đa dạng. Hãy thử nghiệm và tận dụng tối đa tính linh hoạt của mô hình này trong dự án của bạn!

Resource:

• Hugging Face - Code Model Repository
• PycH Compatibility Requirements for Cuda

Highlights:

• Running Large Language Models locally on your computer
• Setting up virtual environment and checking Torch version
• Installing compatible Torch version for GPUs
• Cloning the model repository and building the code pipeline