【ローカルAI】GUIでCodeLlama-34B-Instruct-GGUFを動かしてみる【text-generation-webui】 概要 ローカルLLMで最近話題の「CodeLlama-34B-Instruct-GGUF」をtext-generation-webuiから動かし、「ローカルLLMでもファインチューニングなしでプロンプト指示できる」感覚を体験してみる。 メイン読者ターゲット ご家庭にGPUがある人（CPUでも良いが遅い） 最適化だったり正しい理解ができてるかは別として、とりあえず動かしたい人 導入から書くので、推論スピードだけ確認したい人は下まですっ飛ばしてください。 導入 text-generation-webuiの導入 以下からclone 自分はpyenv+venv派なので python -m venv .venv でactivate。 あとは基本的にinstall
1. Text generation タブ「Text generation タブ」は、テキスト生成を行うタブです。 以下の3つのモードがあり、「Inference mode タブ」で切り替えます。 ・chatモード : チャットアプリ風のモード ・notebookモード : Playground風のモード ・defaultモード : 入出力が別れているモード 1-1. chatモード・Input : メッセージ入力 ・Stop : テキスト生成の停止 ・Generate : テキスト生成 ・Continue : テキスト生成の続きの生成 ・Impersonate : なりすまし ・Regenerate : テキスト再生成 ・Remove last : 最後の会話ペアの削除 ・Copy last reply : 最後の返信のコピー (最後の返信→Input) ・Replace last re
「text-generation-webui」で「Rinna」のLoRAファインチューニングを試したので、まとめました。 前回 LoRAファインチューニングを試すLoRAファインチューニングの手順は、次のとおりです。 (1) 前々回と同じ手順で、Rinnaと会話できるように設定。 今回は、Rinnaのベースモデル (rinna/japanese-gpt-neox-3.6b) を使いました。 (2) 「Modelタブ」で「load-in-8bit」をチェックして、Rinnaモデルを再読み込み。 (3) 「あかねと〜くデータセット」(dataset_plain.txt) をダウンロードして「training/datasets」フォルダに配置。 今回は、EOSのないプレーンの方を使いました。 (4) 「Training タブ」で「Name」にLoRAモデル名を指定し、「Override Exis
text-generation-webui Python製 主にオープンな言語モデル向け stable-diffusion-web-uiと同じ立ち位置を目指しているらしい 普通にChatGPTっぽくつかうというよりは、オープンソースの言語モデルを色々試したり、細かいパラメータ設定したり、トレーニングさせたり、少し専門家向けに柔らかいUI用意した、みたいな感じに近いと思う。 なので、今回の目的とはちょっと立ち位置が違うとは思いつつも、今まで触ってこなかったのもあって、すこし触ってみる。 インストール Windows/Linux/macOS/WSL向けにワンクリックでローカルで実行できるインストーラが用意されているのだけど、中を見てるとcondaとか使ってるみたい。個人的にはcondaをグローバルにインストールすることに躊躇するところがあって、他の方法はないかなーとおもってたらDockerでで
生成AIのトップランナーといえば、米OpenAIが提供するGPT-4などを使ったChatGPTですが、その対抗馬として期待されているのが米Metaが提供する大規模言語モデル「Llama 2」です。 このLlama 2、GPT-3.5の3月1日時点のモデルに匹敵する性能を持っているというのがウリです。GPT-3.5といえば、無料版のChatGPTで使われているモデルです。それがオープンソースとして公開されたのですから、衝撃的です。 さらに、高性能なだけでなくモデルサイズが小さいことも特徴です。GPT-3のパラメータ数は1750億（175B）、GPT-3.5は未公開ではあるものの3550億（355B）と推定されています。一方で、Llama 2は、700億（70B）パラメータで、GPT-3.5並をうたっています。 パラメータが小さくなれば必要なGPUのメモリも小さくなります。GPT-3.5はデー
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