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【LLM大模型】AI小白使用Macbook Pro安装llama3与langchain初体验

1. 背景

AI爆火了2年有余,但我仍是一个AI小白,最近零星在学,随手记录点内容供自己复习。

上次在Macbook Pro上安装了Stable Diffusion,体验了本地所心所欲地生成各种心仪的图片,完全没有任何限制的惬意。今天想使用Macbook Pro安装一个本地大语言模型体验一下,刚好在2024年4月18日,Meta在官网上宣布公布了旗下最新大模型Llama 3,并开放了80亿(8b)和700亿(70b)两个小参数版本,据说能力显著提升。遂开干。

  • 为什么部署本地大模型
    • 学习方便,私有材料不用发给外网,可以为公司私有化部署积累经验。
    • 省钱,不需要单独买云主机,电脑放家里闲着也是闲着。
  • 为什么选择llama3
    • 最新款。科技这东西,用新不用旧。
    • Meta出品,大厂品质有保证。
  • 这是本次用到的技术框架

2. 环境

硬件

型号:macbook pro 14寸

CPU:M2 MAX (12+38)

内存:96G

硬盘:8T

操作系统:maxOS 14.3.1

软件:

python 3.11

conda 24.3.0

llama3 8B 和 70B

3. 安装llama3

登录官网:github.com/ollama/olla…

下载安装包:ollama.com/download/Ol…

解压后运行:Ollama,初始化环境。

先体验8B模型,在命令行窗口运行(第一次运行会下载并安装模型):

arduino
复制代码
ollama run llama3

安装完成后,输出提示“end a message (/? for help),可以随便输入信息。

对中文支持还不错。

4. 使用langchain完成简单的RAG

上面对广州的介绍输出非常简单,如果想使用自己语料库来完成,比如公司内部有自己的知识库,需要结合公司的知识库来回答问题,那就可以试试langchain。

简单地说,langchain 是一个帮助在应用程序中使用大型语言模型(LLM)的编程框架,可极大简化对LLM的调用。

详细介绍可参考官方文档:python.langchain.com/docs/get_st…

快速开始:python.langchain.com/docs/get_st…

安装:

r
复制代码
conda install langchain -c conda-forge

报错:“Verifying transaction: / WARNING conda.core.path_actions:verify(1055): Unable to create environments file. Path not writable.”

说明没有写权限,把对应文件owner修改为当前登录用户:

bash
复制代码
sudo chown -R $USER ~/.conda

为了方便,使用PyCharm来写测试文件。

上面使用conda安装langchain的环境,所以新建项目的环境选择“Select existing”,再选择conda。

写一个python文件测试:

ini
复制代码
from langchain_community.llms import Ollama

llm = Ollama(model="llama3")
response = llm.invoke("使用中文介绍一下广州")
print(response)

报错,提示要安装llama2,根据提示修改文件“/opt/homebrew/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/langchain_community/embeddings/ollama.py”,使用llama3替换:

ini
复制代码
#model: str = "llama2"
model: str = "llama3"

再次报错,提示要安装faiss,使用命令行安装:

复制代码
pip install faiss-cpu

终于跑成功,输出如下:

换成百度百科的语料,python文件如下:

ini
复制代码
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain.chains import create_retrieval_chain

#加载文件
loader = WebBaseLoader("https://baike.baidu.com/item/%E5%B9%BF%E5%B7%9E%E5%B8%82/21808?fromtitle=%E5%B9%BF%E5%B7%9E&fromid=72101&fr=aladdin")
page_context = loader.load()
#分词
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter()
split_documents = text_splitter.split_documents(page_context)

embeddings = OllamaEmbeddings()

#保存到向量库
vector = FAISS.from_documents(split_documents, embeddings)
retriever = vector.as_retriever()

#提示词模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""Answer question based on the provided context:
<context>{context}</context>
Question: {input}""")

#加载模型
llm = Ollama(model="llama3")
document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)

retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)
response = retrieval_chain.invoke({"input": "使用中文介绍广州"})
print(response["answer"])

输出如下,可以看出输出的内容部分使用了百度百科最新的数据:

如果把提示词修改一下:“Answer question only based on the provided context”,就是里面加上限定词“only”,输出就只有百度百科的内容,如下:

5. 测试llama3 70b

如果内存足够大,可以选择安装70b模型。70b与8b的区别我现在只知道参数一个多一个少,对硬件要求不同,具体能力区别,还得后面去学习验证。

安装:

arduino
复制代码
ollama run llama3:70b

70b模型安装文件达到了39G多,而8b模型文件是4.7G。

安装完成后,使用命令行测试,输出:

70b模型通过langchain无专属语料输出:

通过对比,在不使用专属语料库的情况下,70b模型比8b模型输出内容更为丰富

70b模型通过langchain使用专属语料输出:

通过对比,使用专属语料库的情况下,70b模型和8b模型输出内容看不出明显差异。

6. 机器消耗

跑问题时,CPU基本空转,内存跑到64G,GPU打满,风扇呼呼响。

不跑问题时,内存在27G,GPU和CPU负载都很低,风扇不转。

7. 小结

Macbook pro 跑大模型在网上经常被人笑话,不过自己安装玩一玩,学一学,还是不错的,反正我自己用得挺好的。有空的时候再去云平台搞台N卡的机器试试,看到有些云主机平台还有免费试用3个月的带显卡的AI专用虚机供申请,过几天去薅羊毛看看效果。

这也是我第一次写python,果然比java方便。

最后,支付公司都有各种各样的技术文档,可以私有化部署LLM,再结合RAG,私有文档库,做成专有的专家知识库,不仅可以用于外部客户答疑,内部同学值班处理线上问题也是非常方便的。

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

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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

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

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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悦读

道可道,非常道;名可名,非常名。 无名,天地之始,有名,万物之母。 故常无欲,以观其妙,常有欲,以观其徼。 此两者,同出而异名,同谓之玄,玄之又玄,众妙之门。

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