Самый простой способ начать работу с LLAMA-CPP - использовать менеджер пакетов Homebrew для его установки. Это будет работать нативно как на macOS, так и на Linux-машинах. Для установки LLAMA-CPP на Windows-машине вам потребуется использовать Windows Subsystem for Linux (WSL).

Чтобы установить LLAMA-CPP с помощью Homebrew, выполните следующую команду в терминале:

brew install llama-cpp

Эта команда загрузит и установит пакет LLAMA-CPP на вашу систему. После завершения установки вы можете начать использовать команду llama-server для запуска ваших моделей LLM.

Чтобы запустить сервер LLAMA-CPP, выполните следующие шаги:

1. Установите LLAMA-CPP с помощью менеджера пакетов Homebrew:

   brew install llama.cpp
   

   Эта команда установит LLAMA-CPP на ваш Mac или Linux-машину. Для пользователей Windows вам потребуется использовать WSL (Windows Subsystem for Linux) для установки LLAMA-CPP.

2. Запустите сервер LLAMA-CPP, выполнив следующую команду:

   llama-server --model <hugging-face-repo-id> --model-file <quantization-file>
   

   Замените <hugging-face-repo-id> на идентификатор репозитория Hugging Face для модели, которую вы хотите запустить, и <quantization-file> на конкретный файл квантования, который вы хотите использовать (например, 4-битную квантованную версию в формате GGML).

3. Сервер LLAMA-CPP будет прослушивать входящие запросы на localhost:8080 по умолчанию. Вы можете настроить адрес хоста и порт, используя доступные параметры, такие как --host и --port.

4. Сервер поддерживает различные параметры конфигурации, включая установку максимального размера контекстного окна, размера пакета и многое другое. Вы можете изучить эти параметры, выполнив llama-server --help.

5. После запуска сервера вы можете взаимодействовать с ним, используя различные методы, такие как cURL, клиент OpenAI или пакет Python requests, как показано в предыдущих разделах.

Существует несколько способов взаимодействия с сервером LLAMA-CPP и отправки запросов к обслуживаемой модели:

1. Использование команды cURL:

   curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "Hello, how are you?", "max_tokens": 50}' http://localhost:8080/v1/chat/completions
   

   Это отправит POST-запрос к конечной точке завершения чата, работающей на локальном хосте на порту 8080.

2. Использование клиента OpenAI:

   import openai
   
   openai.api_base = "http://localhost:8080/v1"
   openai.Model.list()
   
   response = openai.ChatCompletion.create(
       model="chat-gpt-3.5",
       messages=[
           {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
           {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
       ]
   )
   
   print(response.choices[0].message.content)
   

   Это использует клиент OpenAI для взаимодействия с сервером LLAMA-CPP, который совместим с API OpenAI.

3. Использование пакета Python Requests:

   import requests
   
   url = "http://localhost:8080/v1/chat/completions"
   headers = {"Content-Type": "application/json"}
   data = {
       "prompt": "Hello, how are you?",
       "max_tokens": 50
   }
   
   response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
   print(response.json())
   

   Это использует пакет Python Requests для отправки POST-запроса к конечной точке завершения чата.

LLAMA-CPP предоставляет высоко настраиваемый сервер, который позволяет вам настраивать поведение вашего развертывания LLM. Вот некоторые ключевые параметры, которые вы можете настроить:

1. Максимальное контекстное окно: Вы можете определить максимальный размер контекстного окна для LLM, который определяет максимальную длину входной последовательности, которую может обрабатывать модель.

2. Размер пакета: LLAMA-CPP поддерживает пакетную обработку запросов, позволяя вам одновременно обрабатывать несколько входных данных для повышения пропускной способности. Вы можете настроить размер пакета для оптимизации производительности.

3. Адрес хоста: По умолчанию сервер LLAMA-CPP прослушивает на localhost, но вы можете изменить адрес хоста, чтобы сделать сервер доступным с других машин в вашей сети.

4. Порт: Сервер прослушивает на порту 8080 по умолчанию, но вы можете указать другой порт, если необходимо.

5. Путь к модели: LLAMA-CPP позволяет вам настраивать путь, откуда он загружает файлы модели LLM, предоставляя вам гибкость в организации ваших модельных активов.

6. Модели встраивания: Помимо языковых моделей, LLAMA-CPP также может обслуживать модели встраивания, позволяя вам интегрировать как генерацию текста, так и возможности кодирования текста в ваши приложения.

7. Отслеживание метрик: Сервер LLAMA-CPP может отслеживать различные метрики, такие как задержка запроса и пропускная способность, чтобы помочь вам контролировать и оптимизировать производительность вашего развертывания.

Чтобы взаимодействовать с сервером LLAMA-CPP, мы можем использовать различные методы:

1. Использование команды cURL:

   • Отправьте POST-запрос к конечной точке "завершение чата", работающей на localhost.
   • Предоставьте необходимые заголовки и объект данных, содержащий запрос и желаемое количество токенов для генерации.
   • Ответ будет включать сгенерированный текст, а также информацию о процессе генерации, такую как температура, top-P, top-K и прогнозируемая скорость токенов в секунду.

2. Использование клиента OpenAI:

   • Создайте клиент OpenAI с базовым URL-адресом, установленным на URL локального сервера LLAMA-CPP.
   • Используйте клиент конечной точки завершения чата и укажите название модели (например, chat-gpt-3.5).
   • Установите системную подсказку и пользовательскую подсказку, затем отправьте запрос на сервер.
   • Ответ будет возвращен в том же формате, что и API OpenAI.

3. Использование пакета Requests (Python):

   • Определите URL и заголовки для POST-запроса.
   • Передайте несколько разных сообщений на сервер и наблюдайте, как он обрабатывает запросы параллельно.
   • Сервер будет ставить запросы в очередь и обрабатывать их по одному, не перегружаясь.

В этом видео мы исследовали установку и использование LlamaCPP, мощного открытого проекта для обслуживания открытых больших языковых моделей. Мы узнали, как установить LlamaCPP на нашу локальную машину, запустить сервер и взаимодействовать с ним, используя различные методы, включая cURL, клиент OpenAI и пакет Python requests.

Мы также обсудили различные параметры конфигурации, доступные в LlamaCPP, позволяющие нам настраивать сервер под наши конкретные потребности, такие как установка максимального контекстного окна, размера пакета и адреса хоста. Кроме того, мы увидели, как LlamaCPP может отслеживать метрики, что делает его подходящим выбором для производственных сред.

Наконец, мы затронули практические применения LlamaCPP, особенно в контексте развертывания больших языковых моделей для различных вариантов использования. Мы упомянули фреймворк Rasa как потенциальное применение и предоставили ссылку на соответствующий курс в описании видео.

В целом, это видео предоставило всестороннее введение в LlamaCPP и его возможности, оснастив вас знаниями, необходимыми для начала обслуживания открытых больших языковых моделей на вашей локальной машине или в производственной среде.