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Llama.cppを自宅のコンピュータで容易に実行する方法

Llama.cpp: FacebookのLLaMAモデルのC/C++ポート

Jennie Rose
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Jennie Rose

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Llama CPPの魅力的な世界へようこそ！言語モデルで手を汚すのに興味があるなら、ここに来るべきです。Llama CPPは、プロンプトエンジニアリングの分野で波を起こしているツールであり、その理由は十分に認識されています。

この包括的なガイドでは、Llama CPPについて知っておく必要があるすべてを探求します。セットアップから最初のモデルの実行まで、私たちが全てカバーします。さあ、この強力なツールの完全なポテンシャルを解き放ちましょう。

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Llama CPPとは？

Llama CPPは、シームレスに言語モデルで作業できるようにするプロジェクトです。複雑なアルゴリズムと実用的な実装の間のギャップを埋めるツールです。しかし、言語モデルとは具体的には何でしょうか？以下に詳しく説明します：

  • 言語モデル: 単語のシーケンスの出現確率を予測する計算モデルです。これは、チャットボット、翻訳サービス、スマートフォンの自動補完機能など、さまざまなアプリケーションの基盤となります。

Llama CPPは単なるツールではありません。次のことが可能な堅牢なフレームワークです：

  • Hugging Faceなどのプラットフォームで事前学習済みモデルを実行する
  • CPUまたはGPUを使用してプロジェクトをビルドする
  • 拡張機能のためにPythonと統合する

Llama CPPのセットアップ：ステップバイステップガイド

Llama CPPを始めるのは簡単です。必要なのはコンピュータとインターネット接続だけです。以下にセットアップの手順を紹介します：

  1. リポジトリをクローンする: ターミナルを開き、次のコマンドを実行してGitHubからLlama CPPリポジトリをクローンします。

    git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp

    これにより、リポジトリがダウンロードされ、新しくクローンされたディレクトリに移動します。

  2. 言語モデルをダウンロードする: Llama CPPで作業するには、言語モデルが必要です。これらをHugging Faceまたは元のLLaMaプロジェクトからダウンロードして、クローンされたリポジトリ内のディレクトリに配置します。

  3. ビルドの選択: プロジェクトをCPUまたはGPUを使用してビルドするかを選択します。GPUベースのコンパイルを行う場合は、NVIDIA CUDAツールキットをインストールする必要があります。

  4. コードをコンパイルする: makeコマンドを使用してコードをコンパイルします。GPUを使用している場合は、次のセクションで説明する別のコマンドを実行する必要があります。

これらの手順に従って、システムにLlama CPPを正しくセットアップしました。次に、CPUとGPUのビルドの間の選択など、より技術的な側面について掘り下げます。

PythonでLlama-cpp-pythonを実行する

Pythonスクリプト内でLlama CPPモデルを実行したい場合は、llama_cpp_pythonライブラリを使用できます。以下により詳細な例を示します：

from llama_cpp_python import LlamaModel
 
# モデルの初期化
model = LlamaModel("/path/to/your/model")
 
# プロンプトを設定し、テキストを生成
prompt = "こんにちは、元気ですか？"
text = model.generate(prompt)
 
# 生成されたテキストを表示
print(f"プロンプト'{prompt}'に対する生成テキストは：{text}")

このPythonスクリプトは、llama_cpp_pythonライブラリからLlamaModelクラスをインポートし、ダウンロードした言語モデルのパスを使用してモデルを初期化し、指定されたプロンプトに基づいてテキストを生成します。

DockerでLlama.cppを実行する

Dockerに精通している場合、Llama CPPプロジェクトをコンテナ化してデプロイとスケーラビリティを向上させることができます。Llama CPPプロジェクトのDockerコンテナをビルドして実行する方法を次に示します：

# Llama CPPディレクトリに移動する
cd /path/to/llama_cpp_directory
 
# Dockerイメージをビルドする
docker build -t llama_cpp_image .
 
# Dockerコンテナを実行する
docker run -it --name llama_cpp_container llama_cpp_image

この例では、llama_cpp_imageはDockerイメージの名前であり、llama_cpp_containerは実行中のコンテナの名前です。これらはカスタマイズ可能です。

CPUとGPUの選択：Llama CPPのビルドを最適化する

Llama CPPプロジェクトをビルドする際に、CPUとGPUの2つの主なオプションがあります。それぞれには利点と欠点がありますが、選択肢は最終的には個々のニーズとリソースによって異なります。

CPU vs GPU: 簡単な比較:

  • 速度: GPUビルドは、並列処理能力により一般的に高速です。
  • リソース使用: CPUビルドはリソースをあまり必要としないが、遅い場合がある。
  • 柔軟性: GPUビルドは特定のハードウェアと追加の設定が必要ですが、高いパフォーマンスを提供します。

詳細について説明します：

初めて始める場合や強力なGPUを持っていない場合は、CPUビルドが最良の選択肢です。これは簡単で、追加のインストールは必要ありません。CPUのみを使用してLlama CPPプロジェクトをコンパイルする方法は次の通りです：

  1. ディレクトリに移動する: ターミナルを開き、クローンしたLlama CPPディレクトリに移動します。
  2. コードをコンパイルする: 次のコマンドを実行します。 
    make
  3. モデルを実行する: コンパイルが成功したら、ビルドされた実行ファイルを使用してモデルを実行できます。

ハードウェアのすべての力を活用したいと考えている場合は、GPUビルドを選択することをお勧めします。特にNVIDIA GPUをお持ちの場合、演算を大幅に高速化できます。以下の手順を実行してください：

  1. NVIDIA CUDA Toolkitをインストールする: GPU用にコードをコンパイルする前に、NVIDIA CUDA Toolkitをインストールする必要があります。公式のNVIDIAサイトからダウンロードできます。
  2. CUDAサポート付きでコンパイルする: Llama CPPディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します。 
    make clean && LLAMA_CUBLAS=1 make -j
  3. GPUサポートを使用して実行する：モデルを実行する際に --n-gpu-layers フラグを使用して計算をGPUにオフロードします。

注意：GPUビルドを使用すると、モデルの特定のレイヤーをGPUにオフロードしてプロセスを高速かつ効率的にすることができます。

初めてのLlama CPPモデルの実行

基本的なモデルの実行

ビルドされたモデルを実行するには、ビルドプロセス中に生成された実行可能ファイルを使用します。 --model-path フラグは、ダウンロードした言語モデルの場所を指定します。以下のように実行します。

# Llama CPP実行可能ファイルがあるディレクトリに移動します
cd /path/to/llama_cpp_directory
 
# モデルを実行します
./llama_cpp_executable --model-path /path/to/your/model

注意：/path/to/your/model を、ダウンロードした言語モデルが保存されている実際のディレクトリパスに置き換えてください。 llama_cpp_executable は、Llama CPPをビルドした後に生成された実行可能ファイルの名前です。

高度な機能：GPUオフロードなど

GPUサポートを使用してLlama CPPをビルドした場合、モデルの実行を高速化するために計算をGPUにオフロードできます。 --n-gpu-layers フラグは、ニューラルネットワークの何レイヤーをGPUで処理するかを指定します。

# GPUオフロードでモデルを実行します
./llama_cpp_executable --model-path /path/to/your/model --n-gpu-layers 2

この例では、2 はニューラルネットワークの2つのレイヤーをGPUで処理することを示しています。これは、特定のGPUの能力と実行するモデルのサイズに基づいてこの数を調整できます。

パフォーマンスの最適化：モデルの変換

Llama CPPには、パフォーマンスを向上させるためにモデルを異なる形式に変換するためのconvert.pyというPythonスクリプトが用意されています。たとえば、モデルを fp16（16ビット浮動小数点）に変換してサイズを縮小し、処理を高速化することができます。

# convert.pyスクリプトが含まれるディレクトリに移動します
cd /path/to/llama_cpp_directory/scripts
 
# 変換スクリプトを実行します
python convert.py --input /path/to/original/model --output /path/to/converted/model --type fp16

結論

このガイドでは、Llama CPPの設定から最初のモデルの実行、追加機能の探索まで、多くの内容をカバーしました。柔軟性、パフォーマンスの最適化オプション、Pythonの統合やDockerのサポートなどの追加機能を備えたLlama CPPは、言語モデルを使用したい人にとって頼りになるツールです。

よくある質問

  • Llama CPPとは何ですか？

    • Llama CPPは言語モデルを使用するための強力なツールです。CPUとGPUのビルド、Pythonの統合などが可能です。

  • PythonでLlama CPPを実行する方法は？

    • llama-cpp-python のGitHubリポジトリで提供されるコードとドキュメントを使用して、PythonでLlama CPPを統合することができます。

  • Llama CPPの速度はどのくらいですか？

    • Llama CPPの速度は、CPUビルドかGPUビルドかによって異なります。GPUビルドでは、並列処理の能力のため一般的により高速です。

  • Llama CPPはGPUを使用しますか？

    • はい、Llama CPPはGPUを使用した計算を可能にします。これにより、モデルの実行が大幅に高速化されます。

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