Как стать автором
Обновить

Запуск аналогов ChatGPT на домашнем ПК в пару кликов и с интерфейсом

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров201K

-- Обновил статью 9 Августа 2023 --
-- Обсновления помечены --

В течении последнего месяца в сфере текстовых нейронок всё кипит - после слитой в сеть модели Llamaaka "ChatGPT у себя на пекарне" люди ощутили, что никакой зацензуренный OpenAI по сути им и не нужен, а хорошие по мощности нейронки можно запускать локально, имея минимум 16ГБ обычной ОЗУ и хороший процессор.

Пока технические паблики только начинают отдуплять что происходит, и выкладывают какие-то протухшие гайды месячной давности, я вам закину пару вещей прямо с фронта.

Где запускать?

Способ первый - на процессоре (koboldcpp)

Я бы мог вставить сюда ссылку на репозиторий llama.cpp, который запускали чуть ли не на кофеварке, и сказать - пользуйтесь!

Но как бы там ни было, это - для гиков. А у нас всё в пару кликов и без командной строки.
И работать должно нормально, а не «на 4ГБ».

Поэтому, вот обещанная возможность запустить хорошую модель (13B параметров) на 16ГБ обычной ОЗУ без лишних мозгоделок - koboldcpp.

koboldcpp - это форк репозитория llama.cpp, с несколькими дополнениями, и в частности интегрированным интерфейсом Kobold AI Lite, позволяющим "общаться" с нейросетью в нескольких режимах, создавать персонажей, сценарии, сохранять чаты и многое другое.

Скачиваем любую стабильную версию скомпилированного exe, запускаем, выбираем модель (где их взять ниже), переходим в браузер и пользуемся. Всё!

Если у вас 32ГБ ОЗУ, то можно запустить и 30B модель - качество будет сильно лучше, но скорость ниже.

Данный способ принимает модели в формате ggml, и не требует видеокарты

P.S. Если у кого-то есть сомнения о запуске exe, то вы всегда можете проверить исходники и собрать всё самостоятельно - программа открыта.

Kobold AI Lite, Alpaca 13B. Ни одна собака не пострадала.
Kobold AI Lite, Alpaca 13B. Ни одна собака не пострадала.

Koboldcpp UPD (09.08.2023):
Теперь koboldcpp поддерживает также и разделение моделей на GPU/CPU по слоям, что означает, что вы можете перебросить некоторое количество слоёв модели на GPU, тем самым ускорив работу модели, и освободив немного ОЗУ.
Так что, если у вас есть видеокарта от Nvidia, можете смело перераспределять часть нагрузки на GPU. Как это сделать: Выберите пресет CuBLAS в лаунчере, и установить кол-во слоёв, которые вы хотите выделить на видеокарту.

Чем больше VRAM = тем больше слоёв можно выделить = тем быстрее работа нейросети
Чем больше VRAM = тем больше слоёв можно выделить = тем быстрее работа нейросети

Koboldcpp UPD (09.08.2023):
Также, у кобольда появился небольшой лаунчер, скриншот которого выше. При запуске советую выставить Threads равным кол-во ядер вашего процессора, включить High Priority и Unban Tokens.

Также, если вы используете модели с большим контекстом, не забудьте увеличить Context Size.

Способ второй - запуск на видеокарте (oobabooga)

Требует много VRAM, но скорость генерации выше. Запуск чуть сложнее, но также без выноса мозгов.

Скачиваем вот этот репозиторий oobabooga/one-click-installers и читаем приложенные инструкции - нужно будет запустить несколько батников.
К вам в ту же папку загрузится репозиторий oobabooga/text-generation-webui, и подтянет за собой все необходимые зависимости. Установка проходит чисто, используется виртуальная среда.

Дальше, для запуска моделей llama на домашней видеокарте, придётся прописать параметры запуска, а именно:
Указать битность модели
 --wbits 4 (Все модели, что здесь указаны, работают в 4bit)
И --groupsize 128, если он был указан при конвертации модели. Узнать это можно при скачивании модели - обычно это пишут.
Подробнее о параметрах в репозитории (читай UPD ниже)

К сожалению, в повсеместные 8ГБ VRAM поместится только 7B модель в 4bit режиме, что по факту будет хуже модели 13B из первого способа. 13B влезет только в 16GB VRAM видеокарту.
А если у вас есть 24ГБ VRAM (RTX 4090, ага), то к вам влезет даже 30B модель! Но это, конечно, меньшая часть людей.

Также, есть способ разделить загруженную модель на VRAM и RAM - CPU Offloading. Для этого прописываем --pre_layer <число разделённых слоёв>, к примеру 20. Но работать возможно будет даже хуже, чем на полной загрузке в ОЗУ из первого способа.

Этот способ запуска принимает модели в формате 
gptq. (читай UPD ниже)

Интерфейс чуть менее удобен, чем в первом способе. Чуток тормозной. Единственный плюс - есть extensions, такие как встроенный Google Translate, который позволит общаться с моделью на русском языке.

oobabooga - cкриншот со страницы проекта на github

oobabooga - cкриншот со страницы проекта на github

OOBABOOGA UPD (09.08.2023):
Теперь лаунчер стал чуть проще, и никакие параметры заранее выставлять не нужно. Просто запускаете то, что установилось, и в настройках выбираете движок, на котором будет работать модель.

Движков кстати добавили много, и в том числе добавили llama.cpp в этот интерфейс (Однако напомню, что весит он > 15ГБ, и если вам нужно запускать llama.cpp - лучше это делать с кобольдом).

llama.cpp - если хотите запускать ggml модели на этом интерфейсе.
exllama - ОЧЕНЬ быстрый движок, который позволяет запускать модели на нескольких видеокартах одновременно. Однако, на данный момент не позволяет выгружать слои моделей на CPU. Использовать только если у вас много VRAM. gptq формат.
GPTQ-for-LLaMa - стандартный движок, который и был до этого. Поддерживает разделение на GPU/CPU, но медленнее чем llamacpp, если у вас мало VRAM. gptq формат.

Все движки и их настройки теперь доступны через интерфейс.

Выбор движка GPTQ-for-LLaMa, и внизу мы можем выделить кол-во слоёв для разделения на CPU/GPU
Выбор движка GPTQ-for-LLaMa, и внизу мы можем выделить кол-во слоёв для разделения на CPU/GPU

Из двух способов я советую использовать первый, т.к. он банально стабильнее, менее заморочен, и точно сможет запуститься у 80% пользователей.
Если у вас есть крутая видюха с хотя бы 16ГБ VRAM - пробуйте запускать на втором.

Где брать модели?

Сейчас есть 3 качественных модели, которые действительно имеет смысл попробовать - LLama, Alpaca и Vicuna.


Llama - оригинал слитой в первые дни модели. По заявлениям синей компании, запрещённой в РФ, 13B версия в тестах равносильна ChatGPT (135B).
По моим ощущениям - на 80% это может быть и правда, но и не с нашей 4bit моделью.

Alpaca - дотренировка Llama на данных с инструкциями. Сделай мне то, расскажи мне это и т.д.
Эта модель лучше чем LLama в чат режиме.

Vicuna - дотренировка LLama прямо на диалогах с ChatGPT. Максимально похожа на ChatGPT. Есть только 13b версия, на данный момент.
Подчеркну - МАКСИМАЛЬНО похожа. А значит - также как и ChatGPT процензурена.

Скачать каждую из них можно вот здесь - https://huggingface.co/TheBloke (Профиль huggingface пользователя, который делает качественные кванты моделей в любом формате. Можно найти почти всё.)
Обратите внимание на формат перед скачиванием - ggml или gptq.

МОДЕЛИ UPD (09.08.2023):
Предыдущие модели хоть и по-прежнему рабочие, но немного устарели. Появилось много новых вариантов, которые можно найти по ссылке https://huggingface.co/TheBloke

Вот модели, которые, по моему мнению, лучше всего показали себя с момента публикации:

Llama2 - новая, официальная, стандартная версия ллам. Умнее чем первая версия, но ещё больше цензуры. (GPTQ | GGML)

Wizard-Vicuna-13B-Uncensored - Универсально-хорошая модель, которая умнее и стандартной llama, и vicuna. Расцензурена. (GPTQ | GGML)

WizardLM's WizardCoder 15B - хорошая модель для написания кода (GPTQ | GGML)

Llama2 13B Orca v2 8K - хорошая roleplay модель с расширенным контекстом (модель помнит/воспринимает больше текста при общении) (GPTQ | GGML)

Чтобы скачать - переходим по ссылке, потом на Files and versions.
Для GGML формата просто качаем файл с припиской q5_K_M. Если таких их нет - q4_1. Это форматы квантования.

В GPTQ просто так качать сложно, поэтому качаем через oobabooga -> Model -> Download custom model or LoRA -> вставляем ссылку и нажимаем Download.

Варианты использования?

Оба интерфейса позовляют создавать персонажа, в роли которого будет работать AI.
Поэтому, вариантов использования может быть довольно много.

Пропишите персонажу, что он - AI-ассистент программист, и он будет помогать с кодом.
Скажите, что он повар - и он поможет с рецептами.
Скажите, что он милая девушка - и придумайте сами там что-нибудь…
В общем, тут всё как с ChatGPT - взаимодействие в чате мало чем отличается.

Также, в первом интерфейсе есть режимы Adventure и Story - позволяющие играть с нейросетью, или писать истории.

Продвинутые же пользователи могут подключиться к API запущенных моделей, и использовать их в своих проектах. Оба интерфейса позволяют подключиться по API.

SillyTavern UPD (09.08.2023):
Также, для roleplay штук, советую запустить другой интерфейс - SillyTavern. Почему не писал о нём ранее - потому что это действительно только интерфейс, в котором нет движка. Для его работы нужно запускать либо koboldcpp, либо oobabooga с флагом --api.
Почему он лучше для roleplay - широкая поддержка различных персонажей, в том числе от сообщества, Author's note, World Info, ПЕРЕВОД ЧАТА НА РУССКИЙ ЯЗЫК, Text-to-Speech и многое другое.

Идеальная связка, по моему мнению, koboldcpp + SillyTavern.

Если у вас остались какие-то вопросы - пишите мне в любом удобном для вас месте.

----> Мой только что сделанный под статью Telegram <---


Теги:
Хабы:
Всего голосов 117: ↑116 и ↓1+142
Комментарии180

Публикации

Работа

Data Scientist
81 вакансия

Ближайшие события

14 июля
Фестиваль Selectel Day Off
Санкт-ПетербургОнлайн
19 сентября
CDI Conf 2024
Москва
24 сентября
Конференция Fin.Bot 2024
МоскваОнлайн