Wie man Llama.cpp installiert - Ein umfassender Leitfaden

Einführung

Llama.cpp stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz dar, insbesondere im Bereich großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs). Entwickelt von Georgi Gerganov, bietet diese effiziente C++-Implementierung der LLaMa-Modellarchitektur die Leistungsfähigkeit der fortgeschrittenen natürlichen Sprachverarbeitung für eine breitere Palette von Rechenumgebungen. Im Gegensatz zu traditionellen LLM-Frameworks, die erhebliche Rechenressourcen erfordern, wurde Llama.cpp entwickelt, um leichtgewichtig zu sein und somit auf verschiedenen Hardwareplattformen eingesetzt werden zu können. Durch seine Anpassungsfähigkeit an verschiedene Betriebssysteme ist es ein unverzichtbares Werkzeug für Entwickler und Forscher, die die Fähigkeiten von LLMs ohne die Einschränkungen durch Hochleistungs-Hardwareanforderungen nutzen möchten.

Möchten Sie eine KI-App in 1 Minute erstellen?

Anakin AI ist eine Plattform, die eine Vielzahl von vorgefertigten Apps für die Inhaltsentwicklung, Prozessautomatisierung und mehr bietet!

Was ist Llama.cpp?

Llama.cpp ist ein innovatives Framework, das die fortschrittlichen Fähigkeiten großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) in einem zugänglicheren und effizienteren Format bietet. Entwickelt mit einem Fokus auf Leistung und Portabilität, ist Llama.cpp das Ergebnis der Arbeit von Georgi Gerganov, der die LLaMa-Architektur von Meta in den vielseitigen und weit verbreiteten Programmiersprachen C/C++ umsetzen wollte. Diese strategische Wahl der Sprachen gewährleistet nicht nur eine breite Kompatibilität mit verschiedenen Systemen, sondern nutzt auch die in C/C++ inhärenten Leistungsoptimierungen.

Im Gegensatz zu traditionellen LLM-Frameworks, die oft stark auf spezialisierte Hardware wie GPUs und erhebliche Rechenressourcen angewiesen sind, ist Llama.cpp schlank und anpassungsfähig konzipiert. Es arbeitet effizient auf CPUs, ohne Abstriche bei Geschwindigkeit und Genauigkeit der Modellinferenzen zu machen. Dadurch eignet es sich hervorragend für Entwickler, die in eingeschränkten Umgebungen arbeiten oder die LLM-Fähigkeiten in bestehende Anwendungen ohne signifikanten Overhead integrieren möchten.

Wichtige Vorteile:

• Effizienz: Llama.cpp ist für die CPU-Nutzung optimiert und bietet einen ressourcenschonenderen Ansatz für die Ausführung von LLMs, was die Einstiegshürde für Entwickler erheblich senkt.
• Portabilität: Durch seine C++-Grundlage ist Llama.cpp portabel und kann in eine Vielzahl von Softwareumgebungen integriert werden.
• Open-Source-Community: Unterstützt von einer aktiven Open-Source-Community profitiert Llama.cpp von kontinuierlichen Verbesserungen und einer kollaborativen Entwicklungsumgebung.

Vergleich mit traditionellen LLM-Frameworks:

Llama.cpp unterscheidet sich von traditionellen LLM-Frameworks dadurch, dass es keine leistungsstarken GPU-Ressourcen benötigt und somit den Zugang zu modernen Fähigkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung demokratisiert. Sein CPU-First-Ansatz und die damit verbundene Reduzierung von Hardwareabhängigkeiten machen es einzigartig vorteilhaft für eine breitere Palette von Anwendungen, von eingebetteten Systemen bis hin zu webskaligen Diensten.

Llama.cpp-Architektur

Die Architektur von Llama.cpp ist eine durchdachte Anpassung der ursprünglichen LLaMa-Modelle und umfasst einige Schlüsselinnovationen, die es von herkömmlichen Transformatormodellen unterscheiden:

• Pre-Normalisierung: Im Gegensatz zur häufig verwendeten Post-Normalisierungstechnik in herkömmlichen Transformatorarchitekturen verwendet Llama.cpp eine Pre-Normalisierungsstrategie. Dabei wird die Eingabe jeder Transformator-Subschicht normalisiert, was sich als verbesserte Schulungsstabilität und Modellleistung erwiesen hat. Die Verwendung von RMSNorm, einer Variante der Layer-Normalisierung, ist dabei entscheidend und trägt zu stabileren und effizienteren Schulungsprozessen bei.
• SwiGLU-Aktivierungsfunktionen: Llama.cpp ersetzt die standardmäßigen ReLU-Aktivierungsfunktionen durch SwiGLU (Swish-Gated Linear Unit) Aktivierungsfunktionen. Diese Änderung ist durch Fortschritte im Design von neuronalen Netzwerken inspiriert und trägt wesentlich zur Verbesserung der Modellkapazität bei, komplexe Muster und Beziehungen in den Daten zu erfassen. Die SwiGLU-Funktion hat sich in verschiedenen Sprachverarbeitungsaufgaben als leistungsfähig erwiesen.
• Rotary Embeddings: Eine weitere bemerkenswerte Eigenschaft der Llama.cpp-Architektur ist die Integration von Rotationspositions-Embeddings (RoPE). Diese Technik hebt sich von den absoluten Positionierungs-Embeddings herkömmlicher Transformatormodelle ab und bietet eine dynamischere Möglichkeit, Sequenzpositionen zu kodieren. Die Rotations-Embeddings tragen zu einem besseren Verständnis der Wortreihenfolge und des Positionskontexts bei, was für das nuancierte Verständnis und die Generierung von Texten entscheidend ist.

Zusammenfassend verdeutlichen diese architektonischen Entscheidungen den innovativen Ansatz von Llama.cpp bei der Implementierung von LLMs. Durch die Integration dieser fortschrittlichen Funktionen erfüllt Llama.cpp nicht nur die grundlegenden Prinzipien von Transformatormodellen, sondern erweitert auch deren Möglichkeiten, verbessert die Modellleistung und eröffnet neue Anwendungsmöglichkeiten.

Llama.cpp: Systemanforderungen

Die Stärke von Llama.cpp liegt in seiner Vielseitigkeit in verschiedenen Rechenumgebungen. Die allgemeinen Hardwareanforderungen sind bescheiden und konzentrieren sich auf die Leistung der CPU und ausreichenden RAM für die Ausführung der Modelloperationen. Dadurch ist Llama.cpp selbst für Benutzer ohne leistungsstarke Computereinrichtungen zugänglich. Für diejenigen, die jedoch die volle Leistungsfähigkeit ihrer Hardware nutzen möchten, bietet Llama.cpp auch die Unterstützung für GPU-Beschleunigung, die die Inferenzzeiten des Modells erheblich verkürzen kann.

Im Softwarebereich ist Llama.cpp mit den gängigen Betriebssystemen kompatibel:

• Linux: Die bevorzugte Umgebung für viele Entwickler, Linux bietet die erforderliche Flexibilität und Kontrolle für eine effiziente Bereitstellung und Ausführung von Llama.cpp. Der Installationsprozess auf Linux kann zusätzliche Schritte wie die Einrichtung des NVIDIA CUDA Toolkits für die GPU-Unterstützung beinhalten.
• macOS: Auch Benutzer von Apple Silicon M1/M2 Mac können dank der Kompatibilität mit dem macOS-Ökosystem Llama.cpp nutzen. Der Installationsprozess auf dem Mac umfasst die Verwendung von Homebrew zum Einrichten der notwendigen Umgebung und die Behandlung der spezifischen Anforderungen in Bezug auf die Hardware von Apple.
• Windows: Obwohl Windows bestimmte Herausforderungen mit der Einrichtung von Umgebungen und Abhängigkeiten mit sich bringen kann, ist es dennoch möglich, Llama.cpp auf diesem weit verbreiteten Betriebssystem auszuführen. Spezifische Anweisungen helfen bei der Navigation durch den Installationsprozess und stellen sicher, dass auch Windows-Benutzer von den Möglichkeiten von Llama.cpp profitieren können.

Installation von Llama.cpp unter Linux

Herunterladen des Llama.cpp-Quellcodes

Um das Llama.cpp-Repository von GitHub zu klonen, öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie die folgenden Befehle aus:

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

Herunterladen von Sprachmodellen

Sie können Sprachmodelle entweder von Hugging Face oder dem offiziellen LLaMa-Projekt beziehen.

Llama.cpp erstellen

Nur-CPU-Methode:

Kompilieren Sie Llama.cpp mit dem Befehl make für einen Nur-CPU-Build:

make

NVIDIA-GPU-Methode:

Wenn Sie eine NVIDIA-GPU haben, stellen Sie zuerst sicher, dass das CUDA-Toolkit installiert ist. Sie können es von der NVIDIA-Website herunterladen und den Installationsanweisungen folgen. Nachdem CUDA eingerichtet ist, kompilieren Sie Llama.cpp mit GPU-Unterstützung:

make clean && LLAMA_CUBLAS=1 make -j

Einrichten der Python-Umgebung

Erstellen Sie eine isolierte Python-Umgebung mit Conda:

conda create -n llama-cpp python=3.10
conda activate llama-cpp

Ausführen des Modells

Um Llama.cpp auszuführen, stellen Sie zunächst sicher, dass alle Abhängigkeiten installiert sind. Passen Sie dann den --n-gpu-layers-Flag je nach VRAM-Kapazität Ihrer GPU für optimale Leistung an. Hier ist ein Beispielbefehl:

./main --model your_model_path.ggml --n-gpu-layers 100

Installation von Llama.cpp auf dem Mac (Apple Silicon M1/M2)

LLaMA-Modelle mit ihrer effizienten Gestaltung und überlegenen Leistung eignen sich gut für Apples leistungsfähige M1- und M2-Chips, was es ermöglicht, modernste Sprachmodelle lokal auf dem Mac auszuführen.

Systemanforderungen

Stellen Sie sicher, dass Ihr Mac genügend RAM und Speicherplatz für die LLaMA-Modellgrößen hat, wobei das 7B-Modell mindestens 4 GB RAM für die quantisierte Version erfordert.

Installationsanleitung

Homebrew installieren:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Erforderliche Pakete installieren:

brew install cmake python@3.10 git wget

Llama.cpp klonen:

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

Das LLaMA-Modell herunterladen:

Holen Sie das Modell aus der offiziellen Quelle oder von Hugging Face und platzieren Sie es im Ordner models innerhalb des Llama.cpp-Verzeichnisses.

Python-Umgebung einrichten:

Überprüfen Sie die Python-Version und erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:

python3 -m venv venv
./venv/bin/pip install torch numpy sentencepiece

Das Modell-Datei konvertieren und quantisieren:

Konvertieren Sie das Modell ins ggml-Format und quantisieren Sie es dann:

./venv/bin/python convert-pth-to-ggml.py models/7B/ 1
./quantize models/7B/ggml-model-f16.bin models/7B/ggml-model-q4_0.bin 2

LLaMA auf dem Mac ausführen

Verwenden Sie für einen interaktiven Modus ähnlich wie ChatGPT das bereitgestellte Skript:

./examples/chat.sh

Diese Einrichtung ermöglicht es Ihnen, die Fähigkeiten von LLaMA voll auszuschöpfen und bietet eine leistungsstarke lokale Umgebung zum Experimentieren mit und Bereitstellen großer Sprachmodelle auf Ihrem Mac.

Llama.cpp auf AWS bereitstellen

Einführung ins Hosting von LLMs in der Cloud

Die Bereitstellung von LLMs in der Cloud bietet eine skalierbare und flexible Infrastruktur für komplexe NLP-Aufgaben. Dies geht jedoch mit eigenen Herausforderungen einher, einschließlich der Verwaltung von Rechenressourcen, der Gewährleistung der Kosteneffizienz und der Aufrechterhaltung der Leistungsfähigkeit.

Anleitung zur Bereitstellung von Llama 2-Modellen auf AWS mit AWS Copilot:

AWS Copilot vereinfacht die Bereitstellung containerisierter Anwendungen und ist somit ein ideales Werkzeug zur Bereitstellung von Llama 2-Modellen auf AWS-Diensten wie ECS und Fargate.

AWS Copilot einrichten:
Stellen Sie sicher, dass die AWS Copilot CLI auf Ihrem Rechner installiert ist. Wenn nicht, folgen Sie der offiziellen AWS-Anleitung zur Installation.

Anwendung vorbereiten:
Klonen Sie Ihr Anwendungsrepository mit dem Dockerfile und der Llama.cpp-Einrichtung. Stellen Sie sicher, dass Ihre Anwendung containerfähig ist.

Kopilot-Anwendung initialisieren:
Wechseln Sie zum Anwendungsverzeichnis und führen Sie aus:

copilot init

Wählen Sie die Option "Load Balanced Web Service" und geben Sie die erforderlichen Details ein, wie von Copilot angefordert.

Konfigurieren und bereitstellen:
Passen Sie die Datei manifest.yml im Copilot-Verzeichnis an, um sie an die Anforderungen Ihres Modells anzupassen, und geben Sie CPU, Speicher und andere Ressourcenanforderungen an.
Bereiten Sie den Service mit dem Befehl vor:

copilot deploy

Dieser Befehl erstellt Ihr Docker-Image, lädt es in ECR hoch und bereitstellt Ihr Modell auf ECS/Fargate.

Kostenüberlegungen und Effizienz:

Obwohl AWS eine robuste Infrastruktur für das Hosting von LLaMA-Modellen bietet, ist es wichtig, die mit den Rechen- und Speicherressourcen verbundenen Kosten zu berücksichtigen. Die Verwendung von AWS Fargate bietet beispielsweise einen serverlosen Compute-Engine, bei der keine Server bereitgestellt und verwaltet werden müssen, wobei jedoch Kosten basierend auf den verwendeten Compute- und Speicherressourcen anfallen.

Für eine optimale Kosten- und Ressourceneffizienz:

• Überwachen Sie die Ressourcennutzung Ihrer Anwendung und passen Sie die Konfigurationen in manifest.yml entsprechend an.
• Erwägen Sie den Einsatz von AWS Spot-Instanzen für nicht-kritische, unterbrechbare Workloads, um Kosten zu sparen.
• Überprüfen Sie regelmäßig die AWS-Abrechnung und die Kostenmanagement-Tools, um mögliche Einsparungen zu identifizieren.

Die Bereitstellung von Llama.cpp auf AWS mit Copilot bietet eine skalierbare und effiziente Lösung für die Nutzung von LLMs in der Cloud. Dabei ist jedoch eine sorgfältige Planung und Verwaltung erforderlich, um die Leistungsanforderungen mit den Kostenvorgaben in Einklang zu bringen.

Wie man mit Llama.cpp beginnt

Llama.cpp bietet einen effizienten Ansatz zur Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs), indem es sich auf Schlüsselparameter konzentriert, die das Verhalten und die Ausgabe des Modells bestimmen. Das Verständnis dieser Parameter ist entscheidend, um Llama.cpp effektiv für verschiedene NLP-Aufgaben einzusetzen.

Schlüsselparameter:

• model_path: Gibt den Pfad zur Datei des LLM-Modells an, das Sie verwenden möchten.
• prompt: Der Eingabetext oder die Frage, die Sie dem Modell zur Generierung von Antworten geben.
• max_tokens: Die maximale Anzahl an Tokens (Wörtern oder Wortteilen), die das Modell in seiner Antwort generiert.
• temperature: Beeinflusst die Zufälligkeit der Ausgabe. Niedrigere Werte machen das Modell deterministischer, während höhere Werte die Kreativität fördern.
• top_p: Steuert die Vielfalt der generierten Antworten, indem nur den oberen p Prozent der Wahrscheinlichkeitsmasse Beachtung geschenkt wird.
• n_gpu_layers: (Für GPU-Benutzer) Bestimmt, wie viele Schichten des Modells auf die GPU übertragen werden sollen, um die Leistung zu optimieren.

Ausführen von Llama.cpp

Um Llama.cpp auszuführen, ist es erforderlich, verschiedene Befehlszeilenflags und Parameter zu verstehen, die umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten bieten, um spezifische Anforderungen oder Aufgaben zu erfüllen. Diese Befehlszeilenoptionen ermöglichen es Ihnen, das Verhalten des Sprachmodells zu steuern, wie z.B. wie ausführlich die Ausgabe sein soll, das Maß an Kreativität in den Antworten und vieles mehr.

Wichtige Befehlszeilenflags und Parameter:

• --model oder -m: Gibt den Pfad zur Modelldatei an, die für die Inferenz verwendet werden soll.
• --prompt oder -p: Der anfängliche Text oder die Frage, die dem Modell zugeführt wird und den Kontext für die generierte Antwort setzt.
• --max-tokens oder -n: Begrenzt die Anzahl der Tokens (Wörter oder Teile von Wörtern), die das Modell generiert.
• --temperature: Ermöglicht die Anpassung der Zufälligkeit der Ausgabe. Ein niedriger Wert führt zu vorhersehbarerem Text, während ein höherer Wert Vielfalt und Kreativität fördert.
• --top-p: Filtert die vom Modell vorgeschlagenen Tokens auf diejenigen mit einer kumulativen Wahrscheinlichkeit über diesem Schwellenwert und kontrolliert so die Vielfalt der Ausgabe.
• --n-gpu-layers: Für Benutzer mit NVIDIA-GPUs bestimmt dieser Parameter, wie viele Schichten des Modells auf der GPU verarbeitet werden sollen und beeinflusst Leistung und Ressourcennutzung.

Beispiele für die Ausführung von Llama.cpp:

• Textgenerierung:
  Generieren Sie eine kreative Geschichte basierend auf einer gegebenen Anregung:

./llama --model path/to/model.ggml --prompt "Es war einmal in einem fernen Land," --max-tokens 100 --temperature 0.8

• Fragebeantwortung:
  Verwenden Sie Llama.cpp, um eine bestimmte Frage zu beantworten:

./llama --model path/to/model.ggml --prompt "Was ist die Hauptstadt von Kanada?" --max-tokens 50 --temperature 0.5

• Weitere Anwendungen:
  Führen Sie eine Chatbot-Simulation mit einem Gesprächskontext durch:

./llama --model path/to/model.ggml --prompt "Hallo, wie kann ich Ihnen heute helfen?" --max-tokens 50 --temperature 0.7 --top-p 0.9

Diese Beispiele verdeutlichen die Flexibilität von Llama.cpp bei der Bearbeitung verschiedener NLP-Aufgaben, von kreativem Schreiben bis hin zur Informationssuche, und zeigen damit seine Nützlichkeit für eine Vielzahl von Anwendungen.

Schlussfolgerung

Llama.cpp hat sich als entscheidendes Werkzeug in der LLM-Ökosystem etabliert und bietet einen zugänglichen, effizienten und vielseitigen Rahmen für den Einsatz großer Sprachmodelle. Durch seine Entwicklung wurde die Einstiegshürde für Experimente mit und Bereitstellung von LLMs erheblich gesenkt, was eine breitere Palette von Anwendungen und Forschungsmöglichkeiten ermöglicht.

Die Anpassungsfähigkeit von Llama.cpp an unterschiedliche Hardware und Betriebssysteme erhöht weiter seinen Wert und macht es zu einer bevorzugten Wahl für Entwicklerinnen und Forscherinnen gleichermaßen. Ob für akademische Untersuchungen, Produktentwicklung oder Hobbyprojekte, Llama.cpp bietet eine solide Grundlage, um in die Welt der LLMs einzutauchen.

In einer sich ständig weiterentwickelnden Naturverarbeitung spielen Tools wie Llama.cpp eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Innovationen und der Erweiterung der Grenzen des Möglichen. Benutzerinnen werden ermutigt, das volle Potenzial von Llama.cpp auszuschöpfen, mit seinen verschiedenen Funktionen zu experimentieren und zur wachsenden Llama.cpp-Community beizutragen. Die Zukunft der LLMs ist vielversprechend, und Llama.cpp steht an vorderster Front, um Benutzerinnen zu befähigen, in diese hochmoderne Technologie einzusteigen und neue, bedeutungsvolle Anwendungen zu schaffen.

Möchten Sie eine KI-App in 1 Minute erstellen?

Anakin AI ist eine Plattform, die eine breite Palette von vorgefertigten Apps für Inhaltsgenerierung, Prozessautomatisierung und mehr bietet!