All You Need To Know About Running LLMs Locally

bycloud

26 Feb 202410:29

Summary

TLDR昨年、2024年の就業市場が地獄になると思っていましたが、実際には求人がさらに増え、AIサービスのサブスクリプション問題に更深く陥ってしまいました。このビデオでは、AIチョップボットやLMモデルをローカルで実行する方法を学ぶための完璧な入り口について説明します。様々なユーザーインターフェース、Hugging Faceのオープンソースモデルのダウンロード方法、モデルのコンディション長やFine-tuningについても触れています。最適なAI体験を求める方には、このビデオが役立ちます。

Takeaways

🚀 2024年の労働市場は予想以上に多くの求人があり、AIサービスのサブスクリプションニーズが深まる。
🤖 20ドル/月でコーディングが得意でメールを書くAIアシスタント（Green Jor）を利用できる。
💡 有料のAIサービスと無料の代替手段（Free Bots）の間で、最適な選択をするための理解が必要。
🖥️ ユーザーインターフェース（UI）の選択は、どの程度の深さでAIに取り組んでいるかによります。
🌐 テキスト生成Web UIの3つのモード：基本的な入力出力、チャット、ノートブック。
🎨 Silly TarvinはAIチャットボットのフロントエンド体験に特化し、視覚的な小説のようなプレゼンテーションも提供。
🔧 LM StudioはHugging Faceモデルブラウザなどの便利な機能があり、APIとしても使用できる。
📊 Axel AOはコマンドラインインターフェースで、AIモデルの微調整に最適。
🔗 Hugging FaceでオープンソースのAIモデルをダウンロードし、Ugoaの組み込みダウンローダーを使用。
🔄 モデルフォーマットと圧縮方法の理解が、GPUの能力に応じてモデルを実行するのに重要。
💻 CPUオフロードとハードウェア加速フレームワークを使用して、ローカル環境でAIモデルを高速実行。
🎯 ファインチューニングは、特定のタスクにAIを適応させるために使用され、データセットの適切なフォーマットと品質が重要。

Q & A

2024年の就業市場はどのように予想されていたか？
-2024年の就業市場は地獄のような状況が予想されていましたが、実際にはさらに多くの求人が増え、AIサービスのサブスクリプション問題に深まりました。
20ドルの月額料金で提供されるAIサービスとは何ですか？
-20ドルの月額料金で提供されるAIサービスは、プログラミングが得意でメールの作成が苦手なグリーンJorのようなAIアシスタントです。
AIサービスのサブスクリプション問題とは何ですか？
-AIサービスのサブスクリプション問題とは、AIサービスを利用するために月額料金を支払う必要がある状況です。これにより、自分でFree Botsを稼働させて同様のサービスを提供できる場合でも、有料サービスを利用し続けることになります。
AIチョップボットとLMモデルをローカルで実行する方法について学ぶには、どのインターフェースが最適ですか？
-AIチョップボットとLMモデルをローカルで実行する方法について学ぶには、uabaというテキスト生成Web UIが最適です。これは基本的な機能を提供し、ほとんどのオペレーティングシステムに対応しています。
silly Tarvinインターフェースはどのようなものですか？
-silly Tarvinインターフェースは、AIチャットボットを使用するためのフロントエンド体験を重視したインターフェースです。これには、チャット、ロールプレイ、視覚的な小説のようなプレゼンテーションなどが含まれます。
LM Studioはどのような機能を提供しますか？
-LM Studioは、Hugging Faceモデルブラウザのような多くのネイティブ機能を提供しており、モデルの検索を容易にします。また、Gradio型のインターフェースが好きでない場合は、このインターフェースを使用してモデルを迅速に切り替えることができます。
Axel AOとは何ですか？
-Axel AOは、AIモデルのファインチューニングをサポートするコマンドラインインターフェースです。ファインチューニングに深く入り込む場合は、これは最初の選択肢となります。
Hugging Faceでオープンソースのモデルをダウンロードするにはどうすればいいですか？
-Hugging Faceでオープンソースのモデルをダウンロードするには、U goaの組み込みダウンローダーを使用して、モデルのURLの最後のスラッグをコピーして貼り付けます。
モデル名の後に続くバージョン番号と「b」は何を意味するのでしょうか？
-モデル名の後に続くバージョン番号と「b」は、モデルが持つパラメーターの数を示しています。これは、モデルをGPU上で実行できるかどうかを判断する指標として機能します。
「garbage in, garbage out」というAIの黄金の則とは何ですか？
-「garbage in, garbage out」は、AIの黄金の則であり、トレーニングデータが不良でなければ結果も不良になることを意味します。適切なデータセットを選択し、正確なフォーマットでモデルをファインチューニングすることが重要です。
ローカルでAIモデルを実行することの利点は何ですか？
-ローカルでAIモデルを実行することにより、パフォーマンスを犠牲にせずに節約することができます。これにより、有料のサブスクリプションサービスよりも費用を削減し、プライバシーを保護することができます。