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我们已经讨论了很多关于如何在 Replicate 上运行和微调 Llama 2。 但你也可以在 M1/M2 Mac、Windows、Linux 甚至手机上本地运行 Llama。 在本地运行 Llama 2 的一个很酷的事情是,甚至不需要互联网连接。
Llama 2 发布才几天,但已经有一些在本地运行它的技术。 在这篇博文中,我们将介绍三个可用于在你自己的设备上运行 Llama 2 的开源工具:
- Llama.cpp (Mac/Windows/Linux)
- Ollama (Mac)
- MLC LLM(iOS/Android)
1、Llama.cpp (Mac/Windows/Linux)
Llama.cpp 是 Llama 在 C/C++ 中的移植,这使得可以在 Mac 上使用 4 位整数量化在本地运行 Llama 2。 Llama.cpp 也支持 Linux/Windows。
可以使用以下命令将其安装到 M1/M2 Mac 上:
curl -L "https://replicate.fyi/install-llama-cpp" | bash
下面是上面命令的执行内容:
#!/bin/bash
# Clone llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
# Build it. `LLAMA_METAL=1` allows the computation to be executed on the GPU
LLAMA_METAL=1 make
# Download model
export MODEL=llama-2-13b-chat.ggmlv3.q4_0.bin
if [ ! -f models/${MODEL} ]; then
curl -L "https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-13B-chat-GGML/resolve/main/${MODEL}" -o models/${MODEL}
fi
# Set prompt
PROMPT="Hello! How are you?"
# Run in interactive mode
./main -m ./models/llama-2-13b-chat.ggmlv3.q4_0.bin \
--color \
--ctx_size 2048 \
-n -1 \
-ins -b 256 \
--top_k 10000 \
--temp 0.2 \
--repeat_penalty 1.1 \
-t 8
下面是适用于你的英特尔 Mac 或 Linux 机器的单行命令。 与上面相同,但我们不包含 LLAMA_METAL=1 标志:
curl -L "https://replicate.fyi/install-llama-cpp-cpu" | bash
下面是在 Windows 上的 WSL 上运行的单行命令:
curl -L "https://replicate.fyi/windows-install-llama-cpp" | bash
2、Ollama(Mac)
Ollama 是一款开源 macOS 应用程序(适用于 Apple Silicon),可让你通过命令行界面运行、创建和共享大型语言模型。 Ollama 已经支持 Llama 2。
要使用 Ollama CLI,请从 ollama.ai/download 下载 macOS 应用程序。 安装完成后,就可以下载 Lllama 2,而无需注册帐户或加入任何等待名单。 在你的终端中运行:
# download the 7B model (3.8 GB)
ollama pull llama2
# or the 13B model (7.3 GB)
ollama pull llama2:13b
然后你可以运行模型并与它聊天:
ollama run llama2
>>> hi
Hello! How can I help you today?
注意:Ollama 建议至少有 8 GB RAM 来运行 3B 模型,16 GB 来运行 7B 模型,32 GB 来运行 13B 模型。
3、MLC LLM(手机上的 Llama)
MLC LLM 是一个开源项目,可以在各种设备和平台(包括 iOS 和 Android)上本地运行语言模型。
对于 iPhone 用户,App Store 上有一个 MLC 聊天应用程序。 MLC 现在支持 Llama 2 的 7B、13B 和 70B 版本,但它仍处于测试阶段,尚未出现在 Apple Store 版本上,因此你需要安装 TestFlight 才能试用。 在此处查看安装测试版的说明。
原文链接:A comprehensive guide to running Llama 2 locally
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