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Meta 刚刚发布了 Llama 2 [1]，这是一个允许免费研究和商业使用的大型语言模型（LLM）。预计它将引发另一波本地LLM在此基础上进行微调的浪潮。
自 2 月底 Llama 的第一个版本发布后，开源社区一直非常积极地尝试构建开放且本地可访问的 LLM，作为 ChatGPT 的替代品。
我一直在密切关注这一趋势——我已经运行并测试了数十个可以在商业硬件上运行的本地LLM，因为我真正期待未来每个人都可以拥有自己的个人LLM助理，而不受中央提供商的限制。对于以LLM为基础构建产品的企业来说，这些模型也可以是更加私密、安全和可定制的选择。
在这篇文章中，我将分享我对这些本地LLM的了解，包括您的（最佳）选择是什么、如何运行它们以及如何为您的用例选择正确的设置。我将解释加载和运行模型所需了解的所有内容，无论您是否有编程经验。我还将为这些 LLM 分享一些现成的 Google Colab WebUI，您可以自己尝试一下。
（如果您只是有兴趣尝试这些模型，可以访问此存储库，其中我包含了 WebUI Colab Notebooks。）
一些本地LLM和 Colab WebUI 链接的列表
为什么我们需要本地LLM？
如果您不熟悉本地LLM，您可能会想，“如果我们已经拥有强大的 ChatGPT，为什么我们需要本地LLM？” 我承认，当我第一次听说 ChatGPT 的本地替代品时，我也持怀疑态度。但当我与 ChatGPT 和其他托管LLM（如 Anthropic 的 Claude 或 Google 的 Bard）进行更多互动时，我意识到本地LLM除了文本生成功能之外还提供一些独特的优势——数据隐私、安全性、离线可用性、定制以及减少对外部服务的依赖。使用LLM时的所有重要方面。
如果您关心隐私或经营的企业与关心隐私的用户交互，那么将您或您客户的数据发送给 OpenAI 或其他提供商可能不是一个非常明智的主意。通过在您自己的设备或服务器上运行本地LLM，您可以保持对数据的完全控制。
如果您的互联网连接不可靠或位于 OpenAI/Claude/Google 禁止使用的地区，本地LLM可能是一个很好的选择，可以完全离线工作。无论您身在何处，都可以享受人工智能的帮助。
如果您正在寻找不受限制或未经审查的使用，那么您可以使用本地 LLM 实现比 ChatGPT/Claude 更大的定制，特别是当这些模型给出越来越多的以“作为 AI 语言模型，我……”开头的响应时。
诚然像ChatGPT或Claude这样的模型很强大，但是当你遇到上述情况时，当地的LLM就成为了救星。从我的测试来看，其中一些实际上还不错。
在接下来的部分中，我将深入介绍本地 LLM 的详细信息，包括您需要了解的模型格式、绑定、UI、参数等所有信息，以帮助您找到最适合您的选择。
常见模型格式
人们共享这些本地大型语言模型的一个常见网站是HuggingFace。这最初是一个致力于基于 Transformer 架构的模型的网站，但后来扩展到其他人工智能模型。Transformer 架构是 ChatGPT 和大多数开源本地大型语言模型的基础结构。
（如果您有兴趣了解 ChatGPT 或 Transformer 架构，可以阅读这篇文章：ChatGPT 的工作原理，为非技术人员解释）
您可能会在此站点上发现许多不同的模型格式并感到困惑。让我介绍一些最常见的模型格式以及何时应该选择哪种格式。
第一种格式是pytorch 或 pt。这种格式的模型的文件名中通常包含 pytorch。PyTorch 是一个开源框架，用于构建和训练神经网络模型。这种格式的模型通常是基于 Transformer 的 LLM 的原始版本。您可能会看到其中一些模型的名称中包含 fp16 或 fp32，这意味着“Float16”或“Float32”，表示模型的“精度”。数字越小，精度越低。但降低精度也可以减少模型的内存使用和存储，使它们更容易在消费类硬件上访问。
第二种常见的格式是GGML。它基于 Georgi Gerganov（因此称为“gg”）开发的库，该库最初允许模型在 CPU 和 RAM 上运行。这种格式使用大型语言模型的“量化”，通过近似模型权重来进一步减少其大小和资源需求，以便它们可以在消费类硬件上运行。这种格式仍在积极开发中，并经历了一些主要的版本更改。目前，该格式允许模型在CPU或CPU+GPU上运行，最新的稳定版本是“ggmlv3”。
GGML 模型支持许多不同的量化，例如 q2、q3、q4_0、q4_1、q5、q_6、q_8 等。您还可能会看到它们的名称中有扩展名，例如“K_M”或“K_S”。q 数字表示使用多少位来近似模型（即我们前面提到的精度）。K 表示新的量化技术，“M”和“S”表示模型大小。目前，平衡质量和资源需求的最佳选择是Q5_K_M、Q5_K_S和Q4_K_M。精度较低的模型质量损失较高，而精度较高的模型尺寸太大。
第三种格式是GPTQ格式，这是生成预训练 Transformer (GPT) 的另一种量化格式 [4]。它们通常以“.safetensors”扩展名进行分发。这种格式的模型通常是 4 位量化的（有些是 3 位的），您可以使用 GPU 加速来运行这些模型，以获得非常快的推理速度。
由于LLM领域的一切都是新的，人们正在积极开发新技术，因此还有许多其他模型格式，例如ONNX。这些只是目前更常见和最广泛支持的格式。
对我来说，一般的经验法则是，对于相同的模型，如果我可以将其完全加载到我的 GPU 中（即我的 GPU VRAM 比模型大），我将选择 GPTQ 格式，因为它允许非常快速的推理。如果我无法完全加载它并且必须使用 CPU，我会选择带有 Q5_K_M 的 GGML 格式，以便在推理速度和质量之间取得更好的平衡。
使用本地 LLM 的模型加载器、绑定和 UI
选择模型后，您还可以找到一种通过编程语言绑定或通过 UI（如果您不知道如何编码）来加载和运行模型（也称为执行推理）的方法。在本节中，我将快速介绍程序员和非技术读者最常见的选项。
对于 GPTQ 格式模型，最常见的运行方法是使用GPTQ-for-LLaMa [5]、AutoGPTQ [6] 和ExLlama/ExLlama-HF [7]。这些用于模型的量化和加载模型以进行推理。如果您的 GPU 上有足够的 VRAM，ExLlama 加载程序可提供最快的推理速度。
对于 GGML 格式模型，最常见的选择是llama.cpp，许多 UI 都是基于此实现构建的。这允许在消费类硬件甚至移动电话上快速推断LLM。有许多基于 llama.cpp 的编程绑定，包括用于 Python [9] 的 llama-cpp-python、用于 Node.js [10] 的 llama-node、用于 Go [11] 的 go-llama.cpp 等等。
对于非技术读者来说，一个简单的入门方法是选择一个围绕加载器/绑定的 UI。以下是一些最常见且易于使用的 UI：
- GPT4All[12]：基于 llama.cpp 的 UI，适用于可在 Windows、MacOS 或 Linux 上运行的 GGML 模型。
- Kobold.cpp[13]：基于 llama.cpp 的 GGML 模型 UI，旨在使用 LLM 进行编写。
- LM Studio[14]：您可以在该软件中基于 llama.cpp 发现、下载和运行本地 GGML LLM。
- Oobabooga 的文本生成 WebUI[15]：一个用于运行 LLM 的非常通用的 Web UI，与具有许多配置选项的 GPTQ 和 GGML 模型兼容。
用于运行本地 LLM 模型的不同 UI
使用参数和预设自定义模型输出
现在，您已经选择了模型和工具来运行它。您可能会惊讶地发现这些本地LLM为您提供了更多可配置的参数。这就是本地LLM的优点——您可以完全控制模型，并且可以配置它以最适合您的特定任务。
对LLM输出质量影响较大的参数/设置是top-p、top-k、温度、repetition_penalty和turn templates。
您可以认为Top-p和Top-k在推理时控制大型语言模型的“词汇量”。由于这些模型通过计算可用单词的概率来预测下一个标记（单词），因此我们可以控制模型在可能存在多个标记时如何选择下一个标记。top-p 参数选择累积概率超过阈值的标记。top-k 参数仅选择概率最高的 k 个标记。
使用较低的 top-p 值（例如 0.15），您可以允许出现概率较低的更罕见的标记，但是使用较高的 top-p 值（例如 0.8），您基本上可以将它们从生成词汇表中删除。使用像 1 这样的小 top-k，您只采样最可能的单词；top-k 越大，您将获得更多不同的结果。
在通过 top-p或top-k 选择可能的标记后，温度就会出现。使用top-p或top-k选择潜在代币池后，您可以使用温度来控制结果的随机性。温度的作用实际上是改变令牌的概率——温度越高，池中任何单词被抽取的概率就越均等，因此结果就越随机。
重复惩罚是一个参数，告诉模型在生成文本时应该多久使用相同的标记。如果重复惩罚很高，则模型不太可能重复过去说过的话或陷入重复同一句子的循环中。
轮次模板告诉模型应该如何处理对话。由于这些模型是文本生成模型，如果我们想与它们进行对话，我们本质上是要求它继续根据机器人和人类（你）之间的对话脚本生成文本。每个模型可以在其训练数据中使用不同的回合模板。使用模型时，最好使用模型训练所用的相同转弯模板，以产生最佳结果。
如果您对所有这些参数感到困惑，请不要担心。一些UI如Oobaboogas文本生成UI已经保存了一个配置文件，可以根据模型自动设置模板。他们通常还提供一些预设参数选择。Oobabooga 的创建者举办了一场比赛来比较 241 种不同的预设，发现以下内容受到许多用户的青睐（如果您想自己尝试，这是一个很好的起点）：
如果您想写奇幻作品或想要更多创意结果，您可以尝试更高的温度、更低的 top_p、更大的 top_k 和更高的重复惩罚。如果您正在寻找更具确定性的聊天机器人，您可以尝试较低的温度、较高的 top_p 和较小的 top_k。
轻松选择最适合您的用例的型号
开源社区在创建和微调模型方面非常出色，每天都会有数十个新模型问世。如果您只查看所有模型并且不可能下载并尝试每个模型，您可能会感到不知所措。
我尝试了许多可以在消费类硬件上运行的模型（我的是 i5 CPU、32GB RAM 和 8GB VRAM），并根据一系列测试问题对模型进行了粗略排名。您可以在此 GitHub 存储库中找到我的结果： https: //github.com/Troyanovsky/Local-LLM-comparison。我还将不断添加新模型。您可以选择排名较高的模型来开始玩。
目前，我选择的一般推理和聊天模型是 Llama-2–13B-chat 和 WizardLM-13B-1.0；对于未经审查的聊天/角色扮演或故事写作，您可能会幸运地尝试 Nous-Hermes-13B。但我强烈建议您尝试这些模型，看看它们是否适合您。
为了让你的生活更轻松，我为模型制作了 Colab WebUI，这样你只需点击几下就可以使用 Google 提供的免费 GPU 来测试模型。只需选择一个模型，单击“在 Colab 中打开”，运行笔记本，然后单击底部出现的 UI 链接。
只需运行单元格即可获取 WebUI
单击出现的链接以打开 UI
要点
我相信读完这篇文章后，您在当地经营自己的LLM不会有任何问题，我希望它能对您的生活和工作有所帮助。以下是本文主要内容的快速回顾：
与 ChatGPT/Claude/Bard 等托管服务相比，本地LLM可以提供数据隐私、安全性、离线可用性、定制等更多功能。
现在最常见的格式是 pytorch、GGML（用于 CPU+GPU 推理）、GPTQ（用于 GPU 推理）和 ONNX 模型。
有许多绑定和 UI 可以让您轻松尝试本地 LLM，例如 GPT4All、Oobabooga、LM Studio 等。
您可以使用 top-p、top-k、重复惩罚和温度等参数自定义本地 LLM 的输出。
您可以在这里轻松尝试使用 Coab WebUI 的LLM。
相关链接和参考资料：
[14] https://lmstudio.ai/
作者：赵国栋
- 作者:Inevitable AI
- 链接:https://www.Inevitableai.ltd/article/share98
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。