无GPU无网络“本地部署chatGPT”(更新gemma)

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想当初图像生成从DELL到stable diffusion再到苹果的移动部署过了两三年吧
聊天bot才发展几个月就可以边缘部署了，如果苹果更新silicon，npu和运存翻倍，争取apple watch也能本地内置，最快ios18 mac、ipad、iPhone能内置吧
又是一个平民百姓都高兴的开源项目，chatGPT这种级别的模型甚至能部署到树莓派上运行，然后在操作的过程中也遇到一些问题，这篇就是记录步数的这个过程。
已经为最新版的github更新了（2024.02.23），可以放心食用，实测运行速度快了很多。
哈工大的chinese llama效果不如vicuna7b，所以我把这一块的内容给删掉了。
vicuna7b的合成需要高运行内存的电脑，如果你的电脑不足30个G，可以直接私信我要合成好的模型，只有vicuna-7b的q4.0版本。
最近很多人反应老的vicuna-7b已经没办法在新的llama.cpp上使用了（主要是q4版本），可以问我要新的。
都已经放在下面的链接里了

大佬的网址：https://github/ggerganov/llama.cpp

下载及生成

打开命令行输入下面的指令。
mac和linux使用123行。
win使用1278910行。

git clone https://github/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

#对于Windows和CMake，使用下面的方法构建:
cd <path_to_llama_folder>
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

模型下载

这里演示的是Mistral-7B模型。

链接: https://pan.baidu/s/1i2pE12BxuSo0DdKRn4NJFg?pwd=5dy8 提取码: 5dy8
–来自百度网盘超级会员v7的分享

然后安装python依赖，然后转换模型到FP16格式。然后第一个小bug会出现。

python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 -m pip install torch numpy sentencepiece #如果第一个网络不够好，试试这一行

# convert the 7B model to ggml FP16 format
python3 convert.py models/mymodel/

会多出一个ggml-model-f16.gguf的文件。

推理

# run the inference
./main -m ./models/mymodel/ggml-model-f16.gguf -n 128

内存不多的再降模型质量

# quantize the model to 4-bits (using Q4_K_M method)
./quantize ./models/mymodel/ggml-model-f16.gguf ./models/mymodel/ggml-model-Q4_K_M.gguf Q4_K_M
./main -m ./models/mymodel/ggml-model-Q4_K_M.gguf -n 128

想和chatGPT一样对话的话用下面这个指令,-n 控制回复生成的最大长度, --color是区分ai和人类的颜色，-i 作为参数在交互模式下运行， -r 是一种反向提示，-f 是一整段提示, --repeat_penalty 控制生成回复中对重复文本的惩罚力度,–temp 温度系数，值越低回复的随机性越小，反之越大。
更新了之后速度快了很多。

./main -m ./mymodels/ggml-model-f16.gguf -n 256 --repeat_penalty 1.0 --color -i -r "User:" -f prompts/chat-with-bob.txt

让我们打开prompts/chat-with-bob.txt来看一下。

我们可以看到这相当于给了ai模型一个场景话题，然后你和ai之间就可以接着这个话题聊天。

我英文名叫zale，然后我把这个机器人叫作kangaroo，这样的身份和他聊天，你可以按自己的喜欢自己修改下面的代码。

./main -m ./mymodels/ggml-model-f16.gguf -n 256 --repeat_penalty 1.0 --color -i -r "Zale:" \

写一个txt文件

"Transcript of a dialog, where the Zale interacts with an Assistant named Kangaroo. Kangaroo is helpful, kind, honest, good at writing, and never fails to answer the Zale's requests immediately and with precision.

Zale: Hello, Kangaroo.
Kangaroo: Hello. How may I help you today?
Zale: Please tell me the largest city in Europe.
Kangaroo: Sure. The largest city in Europe is Moscow, the capital of Russia.
Zale:"

有点呆呆的，不过也算边缘部署的巨大进步了！
一个蛮有意思的发现，明明看得懂中文却跟我说不懂中文。。。。。

分享一段有意思的对话

Vicuna-7B

把原始的llama模型转换成huggleface的格式,融合icuna模型需要llama 1的模型。

python3 ~/anaconda3/envs/pytorch2/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py \
	--input_dir ./llama-7b \
	--model_size 7B \
	--output_dir ./llama-7b-hf

这样生成的文件放在llama-7b-hf之中。

下载vicuna7b的权重文件，也可以理解为补丁。
注意融合vicuna7b模型需要30个G的内存，我特意买128G内存和4090的电脑，
如果有需要，可以私信我我看到的话直接把生成的模型发给你。
还有就是现在的模型是v1.1的版本，必须搭配使用transformers>=4.28.0 and fschat >= 0.2.0

python3 -m fastchat.model.apply_delta \
	--base-model-path ./llama-7b-hf/ \
	--target-model-path ./vicuna-7b/ \
	--delta-path ./vicuna-7b-delta-v1.1/

这样融合的模型就在vicuna-7b的文件夹下。

可以直接用fastchat用测试一下，速度好快哦！！！确实fast

python3 -m fastchat.serve.cli --model-path ./vicuna-7b

回到llama.cpp之中，老三样

python3 convert-pth-to-ggml.py models/vicuna-7b/ 1

./quantize ./models/vicuna-7b/ggml-model-f16.bin ./models/vicuna-7b/ggml-model-q4_0.bin 2

./main -m ./models/vicuna-7b/ggml-model-q4_0.bin -n 256 --repeat_penalty 1.0 --color -i -r "User:" -f prompts/chat-with-bob.txt

实测理解能力和中文水平我认为都是目前最佳的边缘部署的模型，我觉得我可以把哈工大的中文模型部分给删了。目前使用下来不错，很有chatGPT那味。
我又试了一下i9-13900KF，速度是快了一些。

来点好玩的例子。

多模态部署

这个需要12g的显存，没有的朋友就图个乐。
用到的是miniGPT这个库。

1.准备环境

git clone https://github/Vision-CAIR/MiniGPT-4.git
cd MiniGPT-4
conda env create -f environment.yml
conda activate minigpt4

2.修改文件指向电脑里的vicuna-7b路径

3.下载pretrained MiniGPT-4 checkpoint

4.修改文件指向电脑里的pretrained MiniGPT-4 checkpoint路径

5.运行demo

python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml  --gpu-id 0

gemma

部署

git clone https://github/google/gemma.cpp
cd gemma.cpp/build
cmake ..
make -j 4 gemma #使用四个核构建

下载模型文件，在build文件夹下运行

./gemma --tokenizer your_tokenizer.spm_path --model 2b-it --compressed_weights your_2b-it-sfp.sbs_path

gemma训练

本文标签： 网络GPUgemmachatGPT