「ドキュメントQ&AのためにローカルでCPU推論を実行するLlama 2」

ローカルでCPU推論を実行するLlama 2

明確に説明されたガイド：Llama 2、C Transformers、GGML、およびLangChainを使用してCPU上でクォンタイズされたオープンソースLLMアプリケーションを実行する方法

OpenAIのGPT4などのサードパーティの商用大規模言語モデル（LLM）プロバイダーは、簡単なAPI呼び出しを介してLLMの使用を民主化しました。しかし、データプライバシーやコンプライアンスの理由などから、チームはモデルの推論をエンタープライズの範囲内でセルフマネージドまたはプライベート展開する必要がある場合があります。

オープンソースのLLMの普及により、私たちには幅広い選択肢が開かれました。これにより、これらのサードパーティのプロバイダーへの依存が減りました。

オンプレミスまたはクラウド上でオープンソースモデルをホストする場合、専用のコンピューティング容量は重要な考慮事項となります。GPUインスタンスが最も便利な選択肢に見えるかもしれませんが、コストがすぐに制御不能になる可能性があります。

この簡単に理解できるガイドでは、PythonでドキュメントQ&A（回答を補完する生成）のためのローカルCPU推論でクォンタイズされたオープンソースLLMの実行方法を説明します。特に、このプロジェクトでは最新かつ高性能なLlama 2チャットモデルを活用します。

• 「あなたのLLMパイプラインは目標を達成していますか？」
• 「オートエンコーダを用いたMNIST画像の再構築」
• 「著者たちの大群がAI企業に対して、彼らの作品でモデルのトレーニングを止めるよう訴えている」

目次

(1) クォンタイズに関するクイックプライマー(2) ツールとデータ(3) オープンソースLLMの選択(4) ステップバイステップガイド(5) 次のステップ

この記事の関連GitHubリポジトリはこちらで見つけることができます。

(1) クォンタイズに関するクイックプライマー

LLMは優れた機能を持っていますが、計算およびメモリの使用量が多いとされています。これらの欠点を管理するために、モデルのメモリフットプリントを減らし、モデルのパフォーマンスを維持しながら計算推論を加速させるために、クォンタイズを使用することができます。

クォンタイズとは、数値や値を表現するために使用されるビット数を減らす技術です。LLMの文脈では、モデルのパラメーターの精度を下げることで、重みを低精度のデータ型で格納することになります。

モデルのサイズを縮小するため、クォンタイズはCPUや組み込みシステムなどのリソース制約のあるデバイスにモデルを展開する際に有益です。

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