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

  1. 下载 llama.cpp
> 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.

2. 下载通义千问1.5-7B模型

  • 安装git-lfs
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.…]

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

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

> 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

> 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。

> 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。

> 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。

> 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

> ./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 MB

main: 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

> ./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。

#!/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



> ./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。

img

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显存就完全跑满了。

./server -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf -c 8192 -n -1 -t 7
  • chat completion接口

request

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

{
    "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

./server -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf -c 8192 -n -1 -t 7 --embeddings

request

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

{
    "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

curl --location 'http://localhost:8080/tokenize' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "content": "hello are you ok"
}'

response

{
    "tokens": [
        6312,
        28709,
        460,
        368,
        3614
    ]
}
  • detokenize

request

curl --location 'http://localhost:8080/detokenize' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "tokens": [
        6312,
        28709,
        460,
        368,
        3614
    ]
}'

response

{
    "content": " hello are you ok"
}

在这里插入图片描述

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

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在这里插入图片描述

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

在这里插入图片描述

# macos # elasticsearch # 人工智能
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