Llama.cpp的主要目标是在各种硬件上（本地和云端）实现LLM推断，同时保持最小的设置和最先进的性能。
- 纯C/C++实现，没有任何依赖关系
- Apple芯片是一级的支持对象 - 通过ARM NEON、Accelerate和Metal框架进行优化
- 对x86架构的AVX、AVX2和AVX512支持
- 支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，以加快推断速度并减少内存使用
- 为在NVIDIA GPU上运行LLMs而定制的CUDA内核（通过HIP支持AMD GPU）
- Vulkan、SYCL和（部分）OpenCL后端支持
- CPU+GPU混合推断，部分加速超过总VRAM容量的模型
而M1 上有GPU 芯片，因此让我们在 MAC M1 上运行大语言模型成为可能。
1. 下载
- 下载 llama.cpp
bash
复制代码
> git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
正克隆到 'llama.cpp'...
remote: Enumerating objects: 21605, done.
remote: Counting objects: 100% (6924/6924), done.
remote: Compressing objects: 100% (293/293), done.
remote: Total 21605 (delta 6761), reused 6711 (delta 6629), pack-reused 14681
接收对象中: 100% (21605/21605), 26.16 MiB | 3.31 MiB/s, 完成.
处理 delta 中: 100% (15230/15230), 完成.
- 下载通义千问1.5-7B模型
- 安装git-lfs
复制代码
brew install git-lfs
- 访问 hugging face 上 qwen 1.5 模型
这里我们使用 qwen 1.5 7B 的 chat 模型 huggingface.co/Qwen/Qwen1.…
bash
复制代码
git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat
如果你git下载不了 huggingface，也可以考虑浏览器下载文件放到该目录中。据了解chat模型和base模型区别是base模型只能续写，而cgat模型是在后面加了一些对话数据训练的，从而能够回复问题。下载好之后，目录如下
diff
复制代码
drwxr-xr-x 17 evilkylin staff 544 4 3 11:21 .
drwxr-xr-x 10 evilkylin staff 320 4 3 11:21 ..
drwxr-xr-x 12 evilkylin staff 384 4 3 09:46 .git
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 1519 4 3 09:46 .gitattributes
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 6896 4 3 09:46 LICENSE
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 4338 4 3 09:46 README.md
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 663 4 3 09:46 config.json
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 243 4 3 09:46 generation_config.json
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 1671839 4 3 09:46 merges.txt
-rw-r--r--@ 1 evilkylin staff 3988014264 4 3 10:24 model-00001-of-00004.safetensors
-rw-r--r--@ 1 evilkylin staff 3957749080 4 3 10:23 model-00002-of-00004.safetensors
-rw-r--r--@ 1 evilkylin staff 3957749112 4 3 10:20 model-00003-of-00004.safetensors
-rw-r--r--@ 1 evilkylin staff 3539181096 4 3 10:16 model-00004-of-00004.safetensors
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 31696 4 3 09:46 model.safetensors.index.json
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 7028015 4 3 09:46 tokenizer.json
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 1402 4 3 09:46 tokenizer_config.json
-rw-r--r-- 1 evilkylin staff 2776833 4 3 09:46 vocab.json
2. 编译llama.cpp
csharp
复制代码
> cd llama.cpp
> make
I ccache not found. Consider installing it for faster compilation.
I llama.cpp build info:
I UNAME_S: Darwin
I UNAME_P: arm
I UNAME_M: arm64
.....
cc -I. -Icommon -D_XOPEN_SOURCE=600 -D_DARWIN_C_SOURCE -DNDEBUG -DGGML_USE_ACCELERATE -DACCELERATE_NEW_LAPACK -DACCELERATE_LAPACK_ILP64 -DGGML_USE_METAL -std=c11 -fPIC -O3 -Wall -Wextra -Wpedantic -Wcast-qual -Wno-unused-function -Wshadow -Wstrict-prototypes -Wpointer-arith -Wmissing-prototypes -Werror=implicit-int -Werror=implicit-function-declaration -pthread -Wunreachable-code-break -Wunreachable-code-return -Wdouble-promotion -c tests/test-c.c -o tests/test-c.o
3. 安装llama 依赖
markdown
复制代码
> python3 -m pip install -r requirements.txt
因为我是格式化后更新到 MAC OS 14.4 了，所以 python 有点问题。使用 homebrew 安装的 python 现在都安装在/opt/homebrew/bin/ , 这里我们要做两个链接。
shell
复制代码
> ln -s /opt/homebrew/bin/python3.10 /opt/homebrew/bin/python3
> ln -s /opt/homebrew/bin/python /opt/homebrew/bin/python> ln -sf pip3.10 /opt/homebrew/bin/pip3
> ln -sf pip3.10 /opt/homebrew/bin/pip
如果你使用 conda 也可以考虑建立虚拟环境，接下来安装依赖。
scss
复制代码
> python3 -m pip install -r requirements.txt
Collecting numpy~=1.24.4 (from -r ./requirements/requirements-convert.txt (line 1))Downloading numpy-1.24.4-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl.metadata (5.6 kB)
...
Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 certifi-2024.2.2 charset-normalizer-3.3.2 einops-0.7.0 filelock-3.13.3 fsspec-2024.3.1 gguf-0.6.0 huggingface-hub-0.22.2 idna-3.6 jinja2-3.1.3 mpmath-1.3.0 networkx-3.2.1 numpy-1.24.4 packaging-24.0 protobuf-4.25.3 pyyaml-6.0.1 regex-2023.12.25 requests-2.31.0 safetensors-0.4.2 sentencepiece-0.1.99 sympy-1.12 tokenizers-0.15.2 torch-2.1.2 tqdm-4.66.2 transformers-4.39.3 typing-extensions-4.10.0 urllib3-2.2.1
4. 转换 Qwen 模型为 GGUF
什么是 GGUF? GGUF是一种用于存储用于GGML推断和基于GGML的执行器的模型的文件格式。GGUF是一种二进制格式，旨在快速加载和保存模型，并易于阅读。传统上，模型是使用PyTorch或其他框架开发的，然后转换为GGUF以在GGML中使用。
GGUF是GGML、GGMF和GGJT的后继文件格式，旨在通过包含加载模型所需的所有信息来消除歧义。它还设计为可扩展的，因此可以向模型添加新信息而不会破坏兼容性，更多信息访问官方说明文档。
Llama.cpp上是使用 convert.py, 但有人说 qwen 得用 convert-hf-to-gguf.py。
注意：有同学在这里报错找不到文件之类的，注意执行该命令的时候python3 convert-hf-to-gguf.py ~/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ 后面的路径要改为你之前在第1.2节中下载Qwen1.5-7B-Chat的目录。
ini
复制代码
> python3 convert-hf-to-gguf.py ~/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/
Loading model: Qwen1.5-7B-Chat
gguf: This GGUF file is for Little Endian only
Set model parameters
gguf: context length = 32768
gguf: embedding length = 4096
gguf: feed forward length = 11008
gguf: head count = 32
gguf: key-value head count = 32
gguf: rope theta = 1000000.0
gguf: rms norm epsilon = 1e-06
gguf: file type = 1
Set model tokenizer
Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained
....
output_norm.weight, n_dims = 1, torch.bfloat16 --> float32
Model successfully exported to '/Users/xxxx/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf'
可以看到他已经转为 F16 的 gguf 格式的模型了。
5. 量化模型
vbnet
复制代码
> ./quantize ~/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf ./models/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf Q4_K_M
main: build = 2585 (f87f7b89)
main: built with Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.3.9.4) for arm64-apple-darwin23.4.0
main: quantizing '/Users/evilkylin/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf' to './models/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf' as Q4_K_M
llama_model_loader: loaded meta data with 19 key-value pairs and 387 tensors from /Users/evilkylin/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf (version GGUF V3 (latest))
....
llama_model_quantize_internal: model size = 14728.52 MB
llama_model_quantize_internal: quant size = 4540.59 MBmain: quantize time = 72620.01 ms
main: total time = 72620.01 ms
我们将gguf 的模型量化到INT4，这样模型会从大约 14.7G减少到 4.4GB 左右。
6. 运行测试
sql
复制代码
> ./main -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf -n 128
Log start
main: build = 2585 (f87f7b89)
main: built with Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.3.9.4) for arm64-apple-darwin23.4.0
main: seed = 1712117398
llama_model_loader: loaded meta data with 20 key-value pairs and 387 tensors from ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf (version GGUF V3 (latest))
....
压力容器的定期检查(包括外部检查、内部检查和全面检查)分为每()年1次和每3～6年1次两种。
A. 1
B. 2
C. 3
D. 5 答案：D微量元素在生物体内虽少，但对生物体的生命活动起着非常重要的作用，下列选项中都属于微量元素的是（ ） A. 钙、铁、锌 B. 钾、镁、氟 C. 锌、硒、碘 D. 碳、氢、氧钙、钾、
llama_print_timings: load time = 8845.23 ms
llama_print_timings: sample time = 31.94 ms / 128 runs ( 0.25 ms per token, 4007.51 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time = 0.00 ms / 1 tokens ( 0.00 ms per token, inf tokens per second)
llama_print_timings: eval time = 10612.83 ms / 128 runs ( 82.91 ms per token, 12.06 tokens per second)
llama_print_timings: total time = 10899.90 ms / 129 tokens
ggml_metal_free: deallocating
Log end
看起来是自动化跑了个测试, 看输出显示大约 12.06 tokens 每秒，也就是说应该每秒至少 12 个字，但由于编码原因有可能字更多。 接下来我们进入对话模型。如何启动呢？我们这里查看example/alpaca.sh 的启动方式，来编写启动 Qwen 模型命令。
bash
复制代码
#!/bin/bash#
# Temporary script - will be removed in the future
#cd `dirname $0`
cd .../main -m ./models/alpaca.13b.ggmlv3.q8_0.bin \--color \-f ./prompts/alpaca.txt \--ctx_size 2048 \-n -1 \-ins -b 256 \--top_k 10000 \--temp 0.2 \--repeat_penalty 1.1 \-t 7
那么 qwen 就是这样了，具体的参数可以参看官方说明。实际上 Qwen1.5 的context window 支持大小是32768，官方文档。但我测试将 ctx size 设置为 32768 会跑不了，不知道为啥，还是自己不断尝试修改吧。另外 top k 默认 40，这个参数的意思用来增加随机性的，因为预测下一个token 时候的top k 个选择，一般默认就行。我估计应该和 temp 有关系吧。-t 是说并发线程数，根据自己 cpu 核数设置
vbnet
复制代码
> ./main -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf --color --ctx_size 2048 -n -1 -ins -b 256 --top_k 30 --temp 0.2 --repeat_penalty 1.1 -t 7
Log start
main: build = 2585 (f87f7b89)
main: built with Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.3.9.4) for arm64-apple-darwin23.4.0
main: seed = 1712120436
llama_model_loader: loaded meta data with 20 key-value pairs and 387 tensors from ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf (version GGUF V3 (latest))
....
== Running in interactive mode. ==- Press Ctrl+C to interject at any time.- Press Return to return control to LLaMa.- To return control without starting a new line, end your input with '/'.- If you want to submit another line, end your input with ''.
You are a helpful assistant.
> 你是谁
我是阿里云研发的大规模语言模型，我叫通义千问。
实际测试下来，输出确实很快，一点也不卡。 但是多次重复启动后，会直接退出，据说是 llama.cpp 出问题了，因此重新 make clean 和 make就好了。
7. 像OpenAI一样输出
llama.cpp内置了一个c++写的快速，轻量级的http server，提供 OpenAI API一样的输入输出，还提供一个简单 web 前端来和 llama.cpp 交互。使用以下命令开启http server，测试了一下qwen 1.5 context window 开到 16384 在 m1 上会报内存不足，据了解token数量本身也会占用不少内存，和transformer本身的设计有关，具体原理就不展开了。当前开到 8192个token GPU先存就完全跑满了。
bash
复制代码
./server -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf -c 8192 -n -1 -t 7
- chat completion接口
request
vbnet
复制代码
curl --location 'http://localhost:8080/v1/chat/completions' \
--header 'accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{"model": "gpt-3.5-turbo","messages": [{"role": "system","content": "you are a helpful assitant"},{"role": "user","content": "写一个笑话"}],"stream": false
}'
response
swift
复制代码
{"choices": [{"finish_reason": "stop","index": 0,"message": {"content": " Why did the tomato turn red?\n\nBecause it saw the salad dressing!\n\nI hope that brought a smile to your face. If you have any other questions or need assistance with something, feel free to ask!","role": "assistant"}}],"created": 1713099144,"model": "gpt-3.5-turbo","object": "chat.completion","usage": {"completion_tokens": 47,"prompt_tokens": 20,"total_tokens": 67},"id": "chatcmpl-jItjibb9dXIOO0YgrqwZHNxSeBfdBmlR"
}
- embeddings
要返回 embedings需要在开启 server 的时候加上flag --embeddings
bash
复制代码
./server -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf -c 8192 -n -1 -t 7 --embeddings
request
css
复制代码
curl --location 'http://localhost:8080/v1/embeddings' \
--header 'Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{"input": "The food was delicious and the waiter...","model": "text-embedding-ada-002","encoding_format": "float"}'
response
json
复制代码
{"model": "text-embedding-ada-002","object": "list","usage": {"prompt_tokens": 0,"total_tokens": 0},"data": [{"embedding": [-0.005755452439188957,....0.01070545706897974,0.011975807137787342],"index": 0,"object": "embedding"}]
}
- Tokenize
request
css
复制代码
curl --location 'http://localhost:8080/tokenize' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{"content": "hello are you ok"
}'
response
yaml
复制代码
{"tokens": [6312,28709,460,368,3614]
}
- detokenize
request
css
复制代码
curl --location 'http://localhost:8080/detokenize' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{"tokens": [6312,28709,460,368,3614]
}'
response
css
复制代码
{"content": " hello are you ok"
}
如何系统的去学习大模型LLM ？
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四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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