はじめに
生成AIが私の知りたいことに答えてくれたことはないのだが、手元の端末のみで動くのであれば、遊ぶのには良いかもしれない。 pkgsrcには含まれていないが、pkgsrc-wipには、llama.cppが含まれている。 llama.cppのうち、C++で書かれた部分は正常にビルドでき、動くようである。 モデルのフォーマットを変換するためのPythonスクリプトは、 いろいろと現在のpkgsrcに含まれていないパッケージが必要であり動かない。 ただ、現在のllama.cppで扱うことのできるGGUF形式のモデルファイルをそのままダウンロードすることができるので、 使ってみるには、Pythonスクリプトは不要である。
どのモデルが動かせるか?
ChatGPTのようなチャットのできるモデルを使ってみたいと考えている。 動かそうとしているPCは、CPUとしてAMD Ryzen 7 5800Uを搭載した RAM 16GBのHP Envy 13である。
用意されているLLaMA 2のモデルでは、70B Q8_0のモデル(llama-2-70b-chat.Q8_0.gguf)が最大であるようだった。 これは、 https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-70B-Chat-GGUF によると、76GB程度のRAMが必要ということなので、到底利用することはできない。
13B Q8_0のモデル(llama-2-13b-chat.Q8_0.gguf)は、 https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-13B-chat-GGUF によると、16GB程度のRAMが必要とのことで、 試してみたが、スラッシングを起こして、動作が非常に緩慢であり実用できなかった。
と言うことで、 https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF にあるRAMを 7GB弱利用する7B Q4_K_Mのモデル(llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf)を試してみると 実用的な速度で動作させることができた。 このモデルは「medium, balanced quality - recommended」とされている。
モデルを動かす準備をする
llama.cppをビルドするには、以下のようにすれば良い。
# cd /usr/pkgsrc/wip/llama.cpp # make install
これで、/usr/pkg/bin/llama-cliというコマンドがインストールされる。
また、自分のホームディレクトリーに、llama.cpp用の作業用ディレクトリーを用意し、 その中に必要なものを置くようにする。
$ mkdir -p ~/llama.cpp/models $ cd ~/llama.cpp/models $ ftp https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF/resolve/main/llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf
対話形式で利用したいが、最初に前提条件を毎回手入力するのは面倒である。 以下のような決まり文句を~/llama.cpp/prompt.txtとして用意する。
$ cat ~/llama.cpp/prompt.txt You (Alice) are a helpful assistant. Please answer a human (User)'s questions. User: Hello. Alice:
この決まり文句を最初は以下のように書いていたのだが、なぜか全く反応が返って来なかった。
You (Alice) are a helpful assistant. Please answer a human (User)'s questions. User: Hello. I am glad to see you. Alice:
モデルを動かす
llama.cppの配布物に含まれているexamples/chat.shを参考に、 以下のように起動させた。
$ cd ~/llama.cpp
$ llama-cli -m ./models/llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf -c 512 -b 1024 -n 256 --repeat_penalty 1.0 -t 8 --color -i -r "User:" --in-prefix " " -f prompt.txt
Log start
main: build = 0 (unknown)
main: built with gcc (nb2 20240221) 12.3.0 for x86_64--netbsd
main: seed = 1718791141
llama_model_loader: loaded meta data with 19 key-value pairs and 291 tensors from ./models/llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf (version GGUF V2)
llama_model_loader: Dumping metadata keys/values. Note: KV overrides do not apply in this output.
llama_model_loader: - kv 0: general.architecture str = llama
llama_model_loader: - kv 1: general.name str = LLaMA v2
llama_model_loader: - kv 2: llama.context_length u32 = 4096
llama_model_loader: - kv 3: llama.embedding_length u32 = 4096
llama_model_loader: - kv 4: llama.block_count u32 = 32
llama_model_loader: - kv 5: llama.feed_forward_length u32 = 11008
llama_model_loader: - kv 6: llama.rope.dimension_count u32 = 128
llama_model_loader: - kv 7: llama.attention.head_count u32 = 32
llama_model_loader: - kv 8: llama.attention.head_count_kv u32 = 32
llama_model_loader: - kv 9: llama.attention.layer_norm_rms_epsilon f32 = 0.000001
llama_model_loader: - kv 10: general.file_type u32 = 15
llama_model_loader: - kv 11: tokenizer.ggml.model str = llama
llama_model_loader: - kv 12: tokenizer.ggml.tokens arr[str,32000] = ["<unk>", "<s>", "</s>", "<0x00>", "<...
llama_model_loader: - kv 13: tokenizer.ggml.scores arr[f32,32000] = [0.000000, 0.000000, 0.000000, 0.0000...
llama_model_loader: - kv 14: tokenizer.ggml.token_type arr[i32,32000] = [2, 3, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, ...
llama_model_loader: - kv 15: tokenizer.ggml.bos_token_id u32 = 1
llama_model_loader: - kv 16: tokenizer.ggml.eos_token_id u32 = 2
llama_model_loader: - kv 17: tokenizer.ggml.unknown_token_id u32 = 0
llama_model_loader: - kv 18: general.quantization_version u32 = 2
llama_model_loader: - type f32: 65 tensors
llama_model_loader: - type q4_K: 193 tensors
llama_model_loader: - type q6_K: 33 tensors
llm_load_vocab: special tokens cache size = 259
llm_load_vocab: token to piece cache size = 0.1684 MB
llm_load_print_meta: format = GGUF V2
llm_load_print_meta: arch = llama
llm_load_print_meta: vocab type = SPM
llm_load_print_meta: n_vocab = 32000
llm_load_print_meta: n_merges = 0
llm_load_print_meta: n_ctx_train = 4096
llm_load_print_meta: n_embd = 4096
llm_load_print_meta: n_head = 32
llm_load_print_meta: n_head_kv = 32
llm_load_print_meta: n_layer = 32
llm_load_print_meta: n_rot = 128
llm_load_print_meta: n_embd_head_k = 128
llm_load_print_meta: n_embd_head_v = 128
llm_load_print_meta: n_gqa = 1
llm_load_print_meta: n_embd_k_gqa = 4096
llm_load_print_meta: n_embd_v_gqa = 4096
llm_load_print_meta: f_norm_eps = 0.0e+00
llm_load_print_meta: f_norm_rms_eps = 1.0e-06
llm_load_print_meta: f_clamp_kqv = 0.0e+00
llm_load_print_meta: f_max_alibi_bias = 0.0e+00
llm_load_print_meta: f_logit_scale = 0.0e+00
llm_load_print_meta: n_ff = 11008
llm_load_print_meta: n_expert = 0
llm_load_print_meta: n_expert_used = 0
llm_load_print_meta: causal attn = 1
llm_load_print_meta: pooling type = 0
llm_load_print_meta: rope type = 0
llm_load_print_meta: rope scaling = linear
llm_load_print_meta: freq_base_train = 10000.0
llm_load_print_meta: freq_scale_train = 1
llm_load_print_meta: n_ctx_orig_yarn = 4096
llm_load_print_meta: rope_finetuned = unknown
llm_load_print_meta: ssm_d_conv = 0
llm_load_print_meta: ssm_d_inner = 0
llm_load_print_meta: ssm_d_state = 0
llm_load_print_meta: ssm_dt_rank = 0
llm_load_print_meta: model type = 7B
llm_load_print_meta: model ftype = Q4_K - Medium
llm_load_print_meta: model params = 6.74 B
llm_load_print_meta: model size = 3.80 GiB (4.84 BPW)
llm_load_print_meta: general.name = LLaMA v2
llm_load_print_meta: BOS token = 1 '<s>'
llm_load_print_meta: EOS token = 2 '</s>'
llm_load_print_meta: UNK token = 0 '<unk>'
llm_load_print_meta: LF token = 13 '<0x0A>'
llm_load_tensors: ggml ctx size = 0.15 MiB
llm_load_tensors: CPU buffer size = 3891.24 MiB
..................................................................................................
llama_new_context_with_model: n_ctx = 512
llama_new_context_with_model: n_batch = 512
llama_new_context_with_model: n_ubatch = 512
llama_new_context_with_model: flash_attn = 0
llama_new_context_with_model: freq_base = 10000.0
llama_new_context_with_model: freq_scale = 1
llama_kv_cache_init: CPU KV buffer size = 256.00 MiB
llama_new_context_with_model: KV self size = 256.00 MiB, K (f16): 128.00 MiB, V (f16): 128.00 MiB
llama_new_context_with_model: CPU output buffer size = 0.12 MiB
llama_new_context_with_model: CPU compute buffer size = 70.50 MiB
llama_new_context_with_model: graph nodes = 1030
llama_new_context_with_model: graph splits = 514
system_info: n_threads = 8 / 16 | AVX = 1 | AVX_VNNI = 0 | AVX2 = 1 | AVX512 = 0 | AVX512_VBMI = 0 | AVX512_VNNI = 0 | AVX512_BF16 = 0 | FMA = 1 | NEON = 0 | SVE = 0 | ARM_FMA = 0 | F16C = 1 | FP16_VA = 0 | WASM_SIMD = 0 | BLAS = 1 | SSE3 = 1 | SSSE3 = 1 | VSX = 0 | MATMUL_INT8 = 0 | LLAMAFILE = 1 |
main: interactive mode on.
Reverse prompt: 'User:'
Input prefix: ' '
sampling:
repeat_last_n = 64, repeat_penalty = 1.000, frequency_penalty = 0.000, presence_penalty = 0.000
top_k = 40, tfs_z = 1.000, top_p = 0.950, min_p = 0.050, typical_p = 1.000, temp = 0.800
mirostat = 0, mirostat_lr = 0.100, mirostat_ent = 5.000
sampling order:
CFG -> Penalties -> top_k -> tfs_z -> typical_p -> top_p -> min_p -> temperature
generate: n_ctx = 512, n_batch = 1024, n_predict = 256, n_keep = 1
== Running in interactive mode. ==
- Press Ctrl+C to interject at any time.
- Press Return to return control to the AI.
- To return control without starting a new line, end your input with '/'.
- If you want to submit another line, end your input with '\'.
You (Alice) are a helpful assistant. Please answer a human (User)'s questions.
User: Hello.
Alice: Hello! How can I assist you today? Is there anything you need help with?
ここで「 Hello! How can I assist you today? Is there anything you need help with?」の部分が、モデルの生成した部分である。 また、本来はここで"User: "と表示されるのを期待しているのだが、なかなか表示されない。 表示されることもある。 良く理由は分かっていない。 ただ、"User: "が表示されなくても、利用はできる。
指示をしてみると、それっぽい返答をしてくれる。
Tell me the largest city in Asia. Alice: The largest city in Asia is Tokyo, Japan. It has a population of over 38 million people and is known for its vibrant culture, cutting-edge technology, and historic landmarks such as the Tokyo Tower and the Meiji Shrine. Would you like to know anything else?
「Tell me the largest city in Asia.」の部分が私がキーボードから入力した部分である。
