Локальный запуск LLM

Локальное развертывание больших языковых моделей

Тема: Локальное развертывание больших языковых моделей (LLM) на примере LLaMa и Gemini.

Цель: Освоить запуск больших языковых моделей на собственном компьютере, обеспечивая конфиденциальность данных и независимость от облачных сервисов.

Преимущества локального развертывания:

• Конфиденциальность: Данные не передаются на сторонние серверы, обеспечивая полную конфиденциальность.

• Автономность: Работа с моделью не зависит от наличия интернет-соединения.

• Дообучение: Возможность кастомизации модели под специфические задачи путем дообучения на собственных данных.

• Экономия: Избежание затрат на использование облачных API, оплачиваются только расходы на электроэнергию.

Необходимое ПО и сервисы:

1. VPN или прокси с американским IP-адресом:

   • Рекомендованный сервис: app.cyberyozh.com (детальная инструкция по настройке в разделе "Настройка VPN/прокси").

   • Некоторые модели и ресурсы могут быть доступны только с американских IP-адресов.

2. Ollama: ollama.ai

   • Инструмент для простого развертывания и управления локальными LLM.

   • Поддерживает широкий спектр моделей, включая LLaMa, Jais, Mistral, Qwen и другие.

3. LM Studio: lmstudio.ai

   • Графический пользовательский интерфейс, упрощающий взаимодействие с локально развернутыми LLM.

   • Альтернатива работе через командную строку.

4. (Опционально) ScriptRun: scriptrun.ai

   • Платформа для развертывания моделей в облаке и организации сложных pipelines с использованием нескольких моделей.

Настройка VPN/прокси:

1. Зарегистрируйтесь на app.cyberyozh.com.

2. В личном кабинете выберите "Сервисы" -> "Купить прокси".

3. Выберите тип прокси "Резидентские".

4. Выберите локацию "Соединенные Штаты Америки".

5. Оплатите выбранный тариф и получите данные для доступа к прокси-серверу (IP-адрес, порт, логин, пароль).

6. Настройте ваш браузер или операционную систему для использования прокси, следуя инструкциям на сайте app.cyberyozh.com или в документации вашего ПО.

Развертывание LLM:

Способ 1: Ollama (через командную строку):

1. Загрузите установочный файл Ollama для вашей ОС с ollama.com.

2. Установите Ollama, следуя инструкциям установщика.

3. Откройте командную строку (терминал).

4. На сайте ollama.com в разделе "Models" выберите нужную модель.

5. Скопируйте команду запуска модели (например, llama.cpp run llama-32).

6. Вставьте команду в командную строку и нажмите Enter.

7. Для взаимодействия с моделью вводите промпты в командной строке.

Способ 2: LM Studio (графический интерфейс):

1. Скачайте и установите LM Studio с lmstudio.ai.

2. Запустите приложение.

3. Нажмите кнопку "Download Model" или "Add Model".

4. Выберите нужную модель из списка доступных или укажите путь к скачанному файлу модели.

5. После загрузки модели вы сможете взаимодействовать с ней через интерфейс LM Studio.

Квантование моделей:

Квантование — это техника сжатия моделей, уменьшающая их размер и требования к ресурсам. Квантованные модели могут работать быстрее и требовать меньше оперативной памяти, но при этом незначительно теряют в качестве генерации.

Дообучение моделей:

Дообучение позволяет адаптировать модель к специфическим задачам и данным. Для дообучения необходимо подготовить датасет и использовать специализированные инструменты. Рекомендуется проводить дообучение на мощных серверах или в облачных сервисах, таких как Google Colab.

Дополнительная информация:

• GitHub Ollama: github.com/ollama-ai/ollama (исходный код, документация, примеры)

• Документация LM Studio: docs.lmstudio.ai

Этот материал предоставляет базовые знания для локального развертывания LLM. Рекомендуется дополнительно изучить документацию Ollama и LM Studio, а также ознакомиться с ресурсами по промпт-инжинирингу для более эффективного взаимодействия с моделями.