Cómo correr LLaMA en la Raspberry Pi - GPT sin GPU

Rotvie

19 Apr 202309:15

Summary

TLDREn este video, Rodríguez presenta cómo replicar el modelo de Facebook llamado 'Llama' en una Raspberry Pi 4 de 8 gigabytes. Comienza aumentando el espacio de intercambio (Swap), siguiendo un tutorial, y luego clona el repositorio de 'Llama' en C++. Seguidamente, muestra el proceso de compilación y cómo convertir el modelo 7b a un formato compatible con la Raspberry Pi. Finalmente, realiza una prueba de inferencia con ejemplos, demostrando que el modelo funciona en la Raspberry Pi, aunque con cierta lentitud.

Takeaways

😀 Rodríguez introduce el modelo de 'llama' liberado por Facebook y su versión en C++ llamada 'llama.cpp'.
🔍 Rodríguez revisó un repositorio y encontró que alguien ejecutó 'llama' en una Raspberry Pi 4, lo que le motivó a intentar replicar el proceso.
💡 Se sugiere aumentar la memoria Swap en la Raspberry Pi debido a que la RAM no es suficiente para el modelo.
🛠️ Rodríguez recomienda seguir un tutorial para aumentar la Swap de la Raspberry Pi, pasando de los 1 GB por defecto a 2 GB.
📁 Se detalla el proceso de clonar el repositorio de 'llama.cpp' y compilar los archivos con 'make'.
🔄 Se menciona la necesidad de obtener diferentes modelos de 'llama' disponibles en el repositorio original y convertirlos al formato requerido.
📚 Rodríguez optó por el modelo '7b' por ser el más ligero y procedió a descargarlo junto con sus archivos asociados.
🔄 Se describe cómo copiar y mover los archivos del modelo '7b' a la carpeta 'models' de la Raspberry Pi a través de Samba.
🔧 Se ejecuta un script en Python para convertir el modelo '7b' al formato 'ggml fp16' necesario para la inferencia con 'llama'.
🚀 Después de la conversión, se sigue el tutorial para realizar la inferencia, probando el modelo con diferentes entradas de texto.
📝 Se muestra que el modelo funciona en la Raspberry Pi 4, pudiendo responder a consultas y completar ideas, aunque con cierta lentitud.

Q & A

¿Qué es el modelo que liberó Facebook y cómo se relaciona con el proyecto de Rodríguez?
-El modelo que liberó Facebook es un modelo de lenguaje llamado LLaMA (Large Language Model Meta AI). Rodríguez está interesado en replicar el trabajo de alguien que ya utilizó este modelo en una Raspberry Pi 4.
¿Qué es CBP y cómo se relaciona con LLaMA?
-CBP es una interpretación de LLaMA escrita en C++. Rodríguez encontró esta variante en un repositorio y desea utilizarla en su Raspberry Pi 4.
¿Por qué Rodríguez quiere aumentar la memoria Swap en su Raspberry Pi 4?
-Rodríguez quiere aumentar la memoria Swap porque ha observado que muchas personas se quejan de que la RAM no es suficiente para ejecutar el modelo de lenguaje, lo que podría causar problemas de rendimiento.
¿Cómo se puede aumentar la memoria Swap en una Raspberry Pi?
-Rodríguez recomienda seguir un tutorial específico que explica cómo incrementar la memoria Swap, lo que implica editar el archivo de configuración de Swap y reiniciar el sistema.
¿Qué es 'git clone' y cómo se utiliza en el proceso descrito por Rodríguez?
-'Git clone' es un comando utilizado para copiar un repositorio de Git existente a una nueva ubicación. Rodríguez lo utiliza para clonar el repositorio de CBP y acceder a los archivos necesarios para su proyecto.
¿Qué es 'make' y para qué se usa en el script de Rodríguez?
-'Make' es una herramienta de compilación que automatiza la compilación de código fuente. Rodríguez lo usa para compilar el código del repositorio CBP en su Raspberry Pi.
¿Cuáles son las diferentes variantes de modelos de LLaMA que Rodríguez menciona?
-Rodríguez menciona varias variantes de modelos de LLaMA, incluyendo 7b, 13b, 30b y 65b, cada uno con una complejidad y tamaño de archivo diferente.
¿Cómo se obtiene un modelo de LLaMA y por qué Rodríguez sugiere buscar otras formas de obtenerlo?
-Los modelos de LLaMA se pueden obtener a través de un formulario de Google, pero Rodríguez sugiere buscar otras formas ya que este proceso generalmente es lento y puede demorar mucho tiempo.
¿Qué es FP16 y por qué es importante en el proceso descrito por Rodríguez?
-FP16 es un formato de punto flotante de 16 bits, que se utiliza para reducir el tamaño del modelo y mejorar el rendimiento en dispositivos con recursos limitados como la Raspberry Pi. Rodríguez lo utiliza para convertir el modelo 7b antes de la inferencia.
¿Qué es la inferencia y cómo se relaciona con el uso del modelo 7b en la Raspberry Pi?
-La inferencia es el proceso de utilizar un modelo de aprendizaje automáto para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en nuevos datos. Rodríguez ejecuta la inferencia con el modelo 7b en su Raspberry Pi para probar su funcionamiento.
¿Cómo demora el proceso de inferencia con el modelo 7b en la Raspberry Pi según la experiencia de Rodríguez?
-Según Rodríguez, el proceso de inferencia con el modelo 7b en la Raspberry Pi es un poco lento, pero no arroja errores y es capaz de procesar y dar respuestas a las consultas.

Outlines

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😀 Configuración de Raspberry Pi para ejecutar Llama

El primer párrafo describe el proceso de configuración de una Raspberry Pi 4 de 8 gigabytes para ejecutar el modelo Llama, una versión en C++ de llama, utilizando el repositorio 'llama.cpp'. El objetivo es replicar el trabajo de otra persona que ejecutó Llama en una Raspberry Pi 4. Se sugiere aumentar la memoria Swap debido a la limitada RAM, siguiendo un tutorial específico. El script incluye clonar el repositorio, compilar el código y preparar los modelos Llama, destacando el uso del modelo 7b por su ligereza, y la necesidad de copiar archivos a la carpeta 'models' antes de ejecutar el programa.

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😀 Conversión y ejecución del modelo Llama en Raspberry Pi

El segundo párrafo sigue con el proceso de ejecución del modelo Llama en la Raspberry Pi. Se menciona la instalación de dependencias y la conversión del modelo 7b al formato 'ggml fp16', necesario para la inferencia con Llama. El script incluye pasos adicionales para adaptar el modelo a la arquitectura de 4 bits de la Raspberry Pi. Finalmente, se prueba la inferencia con ejemplos, demostrando que el modelo funciona correctamente en la Raspberry Pi 4, a pesar de ser un poco lento. El video termina con una demostración exitosa y agradece al espectador por su atención.

Mindmap

Keywords

💡Rodríguez

Es el nombre del presentador del video, quien parece tener conocimientos técnicos y está compartiendo su experiencia con el modelo de Facebook llamado 'llama'. Se utiliza para establecer la autoridad y la confianza del narrador en el tema que se aborda.

💡Facebook

Facebook es una red social que ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado 'llama', mencionado en el video como un punto de referencia para el proyecto que el presentador está explicando.

💡Llama

Llama es el nombre del modelo de inteligencia artificial en cuestión, que es una variante de un modelo más grande desarrollado por Facebook. Es el núcleo del proyecto que Rodríguez está tratando de replicar en su Raspberry Pi 4.

💡C++

C++ es un lenguaje de programación de sistemas que se menciona en el video como el lenguaje utilizado para la interpretación de 'llama'. Es crucial para la compilación y ejecución del modelo en la Raspberry Pi.

💡Raspberry Pi 4

Es una placa de computadora de bajo costo y tamaño reducido, utilizada en el video para ejecutar el modelo 'llama'. Se destaca por tener 8 gigabytes de RAM, lo que es importante para la ejecución del modelo.

💡Swap

Swap es un espacio en el disco duro que se utiliza como extensión de la memoria RAM cuando esta se agota. En el video, Rodríguez sugiere aumentar el tamaño del Swap para mejorar el rendimiento del modelo 'llama' en la Raspberry Pi.

💡Git

Git es un sistema de control de versiones distribuido que se utiliza para clonar el repositorio de 'llama'. Es fundamental para obtener el código fuente del proyecto y poder trabajar con él.

💡Compilación

La compilación es el proceso de traducir el código fuente a un lenguaje que el computadora puede ejecutar. En el video, se menciona la necesidad de compilar el código de 'llama' antes de poder ejecutarlo.

💡Modelos de Llama

Existen diferentes versiones o 'modelos' de 'llama', como 7b, 13b, 30b y 65b, que varían en tamaño y complejidad. Rodríguez elige el modelo 7b por ser el más ligero y adecuado para su Raspberry Pi.

💡Inferencia

La inferencia es el proceso de utilizar un modelo de aprendizaje automático para hacer predicciones o tomar decisiones. En el video, se prueba la inferencia con el modelo 'llama' para ver si funciona correctamente en la Raspberry Pi.

💡Formato GGML FP16

GGML FP16 es un formato de almacenamiento de modelos que permite una representación más eficiente en términos de memoria y rendimiento. En el video, se menciona la conversión del modelo 7b a este formato para su uso en la inferencia.

Highlights

Rodríguez presenta su experiencia con el modelo de Facebook llamado llama.

Encuentra una variante llama.en.cpp, una interpretación de llama en C++.

Alguien ejecutó llama en una Raspberry 4, Rodríguez desea replicar este proceso.

Rodríguez tiene una Raspberry Pi 4 de 8 gigabytes y sugiere aumentar la memoria Swap.

Recomienda seguir un tutorial para aumentar la Swap en Raspberry Pi.

Expone los pasos para clonar el repositorio de llama.en.cpp y compilar el código.

Muestra cómo moverse por el repositorio y compilar los archivos.

Discute la necesidad de obtener diferentes modelos de llama del repositorio original.

Rodríguez elige el modelo 7b por su ligereza y procede a descargarlo.

Copia el modelo 7b y el checklist al directorio de la Raspberry Pi mediante Samba.

Indica cómo mover los archivos al directorio models según las instrucciones del repositorio.

Instala las dependencias necesarias para ejecutar llama en la Raspberry Pi.

Convierte el modelo 7b al formato ggml fp16 para su uso en llama.

Realiza la conversión del modelo a 4 bits siguiendo el tutorial.

Prueba la inferencia del modelo en la Raspberry Pi con diferentes ejemplos.

Observa que el modelo funciona lentamente pero sin errores en la Raspberry Pi.

Rodríguez concluye que el modelo llama se ejecuta correctamente en la Raspberry Pi 4.

Agradece a la audiencia y anuncia el próximo video.