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[NLP] Llama2模型运行在Mac机器_mac mini 跑llama2

作者：小蓝xlanll | 2024-02-22 03:52:30

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mac mini 跑llama2

本文将介绍如何使用llama.cpp在MacBook Pro本地部署运行量化版本的Llama2模型推理，并基于LangChain在本地构建一个简单的文档Q&A应用。本文实验环境为Apple M1 芯片 + 8GB内存。

Llama2和llama.cpp

Llama2是Meta AI开发的Llama大语言模型的迭代版本，提供了7B，13B，70B参数的规格。Llama2和Llama相比在对话场景中有进一步的能力提升，并且在Safety和Helpfulness的平衡上会优于大部分其他模型，包括ChatGPT。重要的是，Llama2具有开源商用许可，因此个人和组织能够更方便地构建自己的大模型应用。

为了能够在MacBook上运行Llama2的模型推理，并且利用到Apple Silicon的硬件加速，本文使用llama.cpp作为模型推理的Infra

llama.cpp是ggml这个机器学习库的衍生项目，专门用于Llama系列模型的推理。llama.cpp和ggml均为纯C/C++实现，针对Apple Silicon芯片进行优化和硬件加速，支持模型的整型量化 (Integer Quantization): 4-bit, 5-bit, 8-bit等。社区同时开发了其他语言的bindings，例如llama-cpp-python，由此提供其他语言下的API调用。

LLaMA.cpp 项目是开发者 Georgi Gerganov 基于 Meta 释出的 LLaMA 模型（简易 Python 代码示例）手撸的纯 C/C++ 版本，用于模型推理。所谓推理，即是给输入-跑模型-得输出的模型运行过程。

那么，纯 C/C++ 版本有何优势呢？

  • 无需任何额外依赖，相比 Python 代码对 PyTorch 等库的要求，C/C++ 直接编译出可执行文件，跳过不同硬件的繁杂准备；
  • 支持 Apple Silicon 芯片的 ARM NEON 加速，x86 平台则以 AVX2 替代；
  • 具有 F16 和 F32 的混合精度；
  • 支持 4-bit 量化；
  • 无需 GPU，可只用 CPU 运行；

按照作者给出的数据，其在 M1 MacBook Pro 上运行 LLaMA-7B 模型时，推理过程每个词（token）耗时约 60 毫秒，换算每秒十多词，速度还是相当理想的。

深度神经网络模型在结构设计好之后，训练过程的核心目的是确定每个神经元的权重参数，通常是记为浮点数，精度有 16、32、64 位不一，基于 GPU 加速训练所得，量化就是通过将这些权重的精度降低，以降低硬件要求的过程。

举例而言，LLaMA 模型为 16 位浮点精度，其 7B 版本有 70 亿参数，该模型完整大小为 13 GB，则用户至少须有如此多的内存和磁盘，模型才能可用，更不用提 13B 版本 24 GB 的大小，令人望而却步。但通过量化，比如将精度降至 4 位，则 7B 和 13B 版本分别压至约 4 GB 和 8 GB，消费级硬件即可满足要求，大家便能在个人电脑上体验大模型了。

LLaMA.cpp 的量化实现基于作者的另外一个库—— ggml，使用 C/C++ 实现的机器学习模型中的 tensor。所谓 tensor，其实是神经网络模型中的核心数据结构，常见于 TensorFlow、PyTorch 等框架。改用 C/C++ 实现后，支持更广，效率更高，也为 LLaMA.cpp 的出现奠定了基础。

本地部署7B参数4-bit量化版Llama2

模型下载

为了节省时间和空间，可以从TheBloke下载gguf量化格式的Llama2模型。也可以在Meta AI的官网申请Liscense后下载原始模型文件，再用llama.cpp提供的脚本进行模型格式转化和量化。本文将使用7B参数+4bit量化的版本进行部署

它从TheBloke的huggingface仓库(TheBloke/Chinese-Llama-2-7B-GGUF · Hugging Face)下载

一 使用llama.cpp 项目加载

要在本地CPU上执行LLM，我们需要一个本地的GGML格式模型。有几种方法可以实现这一点，但最简单的方法是直接从Hugging Face Models存储库下载bin文件。当前情况下，我们将下载Llama 7B模型。这些模型是开源的，可以免费下载。

什么是GGML?为什么是GGML?如何GGML?LLaMA CPP??

GGML是一种用于机器学习的 Tensor 库，它只是一个C++库，可以让你在CPU或CPU+GPU上运行LLMs。它定义了一种用于分发大型语言模型（LLMs）的二进制格式。GGML利用一种称为量化的技术，使得大型语言模型可以在消费级硬件上运行。
 

能直接在本地运行属于你自己的LLaMa2 大模型。注意，需要M1或者以上芯片。

  1. xcode-select --install # 确保你下载了Git和C/C++
  2. git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
  3.  
  4. cd llama.cpp
  5. LLAMA_METAL=1 make
  6. ./main -m ../hug-download/models--TheBloke--Chinese-Llama-2-7B-GGUF/snapshots/f81e959ca91492916b8b6f895202b6d478b8930c/chinese-llama-2-7b.Q4_K_M.gguf -n 1024 -ngl 1 -p "用中文回答，上海3日游攻略"

注意：HuggingFace可能有权限要求，直接执行会403，可以在网页端登录，到这个链接直接把模型下载下来放到 刚刚Clone的 llama.cpp 目录下的models目录里面。

LLaMa2本身的模型不支持直接在Window或者Mac机器上调用，只能在Linux系统，支持N卡。

我们可以基于llama.cpp开源项目来Mac本地运行Llama 2。

它从TheBloke的huggingface仓库(TheBloke/Chinese-Llama-2-7B-GGUF · Hugging Face)下载Llama2 7B Chat的4位优化权重，将其放入llama.cpp的模型目录中，然后使用Apple的Metal优化器来构建llama.cpp项目。

llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型，如果是ggml 版本，请使用 python3 convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py --input <path-to-ggml> --output <path-to-gguf> (不要有中文路径)，脚本在[这里](github.com/ggerganov/ll)下载

可以下载如下LLama2 Chinese模型.

下载方法：

  1. from huggingface_hub import snapshot_download
  2.  
  3. snapshot_download(repo_id='TheBloke/Chinese-Llama-2-7B-GGUF',
  4.                   repo_type="model",
  5.                   resume_download=True,
  6.                   max_workers=1,
  7.                   allow_patterns="chinese-llama-2-7b.Q4_K_M.gguf",
  8.                   token="XXX", cache_dir='./')

7B的权重应该可以在拥有8GB RAM的机器上运行（但如果你有16GB的RAM会更好）。像13B或70B这样的更大模型将需要更多的RAM。

  1. Log start
  2. main: build = 0 (unknown)
  3. main: built with Apple clang version 14.0.0 (clang-1400.0.29.202) for arm64-apple-darwin22.1.0
  4. main: seed  = 1699179655
  5. llama_model_loader: loaded meta data with 19 key-value pairs and 291 tensors from ../hug-download/models--TheBloke--Chinese-Llama-2-7B-GGUF/snapshots/f81e959ca91492916b8b6f895202b6d478b8930c/chinese-llama-2-7b.Q4_K_M.gguf (version GGUF V2)
  6. llama_model_loader: - tensor    0:                token_embd.weight q4_K     [  4096, 55296,     1,     1 ]
  7. llama_model_loader: - tensor    1:              blk.0.attn_q.weight q4_K     [  4096,  4096,     1,     1 ]
  8.  
  9. 。。。。。。
  10.  
  11. llm_load_print_meta: rope_finetuned   = unknown
  12. llm_load_print_meta: model type       = 7B
  13. llm_load_print_meta: model ftype      = mostly Q4_K - Medium
  14. llm_load_print_meta: model params     = 6.93 B
  15. llm_load_print_meta: model size       = 3.92 GiB (4.86 BPW) 
  16. llm_load_print_meta: general.name   = LLaMA v2
  17. llm_load_print_meta: BOS token = 1 '<s>'
  18. llm_load_print_meta: EOS token = 2 '</s>'
  19. llm_load_print_meta: UNK token = 0 '<unk>'
  20. llm_load_print_meta: LF token  = 13 '<0x0A>'
  21. llm_load_tensors: ggml ctx size =    0.11 MB
  22. llm_load_tensors: mem required  = 4017.18 MB
  23. ..............................................................................................
  24. llama_new_context_with_model: n_ctx      = 512
  25. llama_new_context_with_model: freq_base  = 10000.0
  26. llama_new_context_with_model: freq_scale = 1
  27. llama_new_context_with_model: kv self size  =  256.00 MB
  28. llama_build_graph: non-view tensors processed: 740/740
  29. ggml_metal_init: allocating
  30. ggml_metal_init: found device: Apple M1
  31. ggml_metal_init: picking default device: Apple M1
  32. ggml_metal_init: default.metallib not found, loading from source
  33. ggml_metal_init: loading '/Users/apple/PycharmProjects/NLPProject/llama.cpp/ggml-metal.metal'
  34. ggml_metal_init: GPU name:   Apple M1
  35. ggml_metal_init: GPU family: MTLGPUFamilyApple7 (1007)
  36. ggml_metal_init: hasUnifiedMemory              = true
  37. ggml_metal_init: recommendedMaxWorkingSetSize  =  5461.34 MB
  38. ggml_metal_init: maxTransferRate               = built-in GPU
  39. llama_new_context_with_model: compute buffer total size = 122.63 MB
  40. llama_new_context_with_model: max tensor size =   177.19 MB
  41. ggml_metal_add_buffer: allocated 'data            ' buffer, size =  4018.28 MB, ( 4018.78 /  5461.34)
  42. ggml_metal_add_buffer: allocated 'kv              ' buffer, size =   256.02 MB, ( 4274.80 /  5461.34)
  43. ggml_metal_add_buffer: allocated 'alloc           ' buffer, size =   116.02 MB, ( 4390.81 /  5461.34)
  44.  
  45. system_info: n_threads = 4 / 8 | AVX = 0 | AVX2 = 0 | AVX512 = 0 | AVX512_VBMI = 0 | AVX512_VNNI = 0 | FMA = 0 | NEON = 1 | ARM_FMA = 1 | F16C = 0 | FP16_VA = 1 | WASM_SIMD = 0 | BLAS = 1 | SSE3 = 0 | SSSE3 = 0 | VSX = 0 | 
  46. sampling: 
  47.         repeat_last_n = 64, repeat_penalty = 1.100, frequency_penalty = 0.000, presence_penalty = 0.000
  48.         top_k = 40, tfs_z = 1.000, top_p = 0.950, min_p = 0.050, typical_p = 1.000, temp = 0.800
  49.         mirostat = 0, mirostat_lr = 0.100, mirostat_ent = 5.000
  50. generate: n_ctx = 512, n_batch = 512, n_predict = 1024, n_keep = 0
  51.  
  52.  
  53.  
  54.  

  1. 用中文回答，上海3日游攻略 初来乍到的我和同学一星期五点飞去上海，7:50分就从虹桥机场坐大巴到了外滩附近一家酒店。第一次出国，所以想好好玩一番。1. 第一天晚上住下后，第二天一大早就出去转了一天，主要逛了南京路步行街老城隍庙人民广场新天地。下午去东方明珠，然后回到市区吃晚饭。2. 第三天下午去外滩走走看看，看了中华艺术宫博物馆，晚上和同学在豫园吃饭。3. 最后一天坐地铁去上海植物园看樱花，回酒店后就坐大巴回机场了。第一天早上坐公到了人民广场附近，然后就逛南京路步行街。其实也没什么好买的东西，主要就是感受一下氛围吧。路上看到各种各样的商铺和美食店还有街头表演（卖冰糖葫芦和手鼓） 下午去了老城隍庙，我和朋友是沿着西门进去了。里面好多小吃摊都是蛮好吃的！ 后来又到人民广场看了一会儿晚上要坐的大型花车游行。然后就从人民广场走到外滩，不过路上还是有点堵车的，因为好多人都想走这条路啊，而且路边还有很多表演的小吃卖东西什么的，所以也挺热闹的 第二天一大早我去了上海博物馆，我和同学打算去逛一下中华艺术宫博物馆和东方明珠。不过我们没有时间去看文物展（感觉挺丰富的）就直接到了二楼看了国画和书法作品展览。然后在一楼看到各种不同时期的中国瓷器陶瓷，还有日本的古董什么的（好像还挺值钱啊...） 中午就在外滩附近的餐厅吃了饭，味道还可以 下午先从上博物馆门口坐车去东方明珠，不过我和朋友因为没带身份证所以就没票了QAQ 我们又坐公车在陆家嘴附近转了一圈，然后去了世纪公园，路上看到了各种小摊的后到了世纪公园里面走了很多路，感觉人挺多的 最后我们从新天地出来，先吃了晚饭后就回酒店休息 第三天我和同学一大早坐地铁去植物园看樱花（其实是去拍照），而且当天正好是晴朗的好天气！我和朋友在门口拍了好多照片，然后去了赏樱区走走了一圈。之后又坐地铁回去了 我们的上海行也就这么结束了啊QAQ 哈哈 这次的行程安排比较紧凑，感觉时间都用完了...不过在上海转一转还是很有意思的（虽然我也吃了很多小吃） 现在我就来安利一下我在上海的几个美点吧~ 首先是外滩一带的一些小店和餐厅啦！我和朋友在陆家嘴附近的一个餐厅吃饭的时候路过了一家叫做"爱侬小屋"的网红奶茶店里，当时就买了一杯芒果味奶茶去喝，感觉还蛮好吃的（虽然不是很甜） 后来我又去了旁边一家叫"云顶之梦"的餐厅，他家有各种口味的鸡排还有不同品种的烤肉拼盘。不过我们点的是套餐...不过味道还挺不错！ 然后就是在陆家嘴附近的一个名叫"老上海大丸茶室"的小店了（其实这家茶室是卖奶茶啊）我和朋友在那天下午去了他家喝奶茶，还买了他们家的招牌甜品芒果布丁~感觉还不错 之后我们又去了外滩边的一家叫做"小笼包王"的餐厅！这里有各种口味的小笼包还有特色小吃哦~不过价格也稍有点贵了... 这次来上海我也发现了好多路边摊啦，在陆家嘴附近的一个街上就有很多卖各种风味小吃和饮品的档口。现在就推荐我和朋友当时去的那家的一家吧~他家有一个"麻辣烫"这个牌子，里面还有点类似于小馄饨的东西（好像是叫"汤圆"）我们吃得时候觉得还不错，虽然看起来有点脏... 除了这些外滩一带的，我还去了南京路步行街上的一个叫做"云霄楼大酒楼"的餐厅！这里有各种口味的烤肉套餐还有不同价位的大菜~不过我和朋友当时去吃的是他们家的特色菜包心鲍鱼~感觉味道还蛮不错的呢 除了这些我在外滩一带发现的小店以外，我还去了南京路步行街上的一个名叫"大福记"的老字号餐厅！这家餐厅的口味比较传统一些，但是我朋友点了他家家常豆腐和葱烧肉（还有别的菜我忘了），感觉还不错~不过价格就稍微有点贵啦... 最后是这次我们去的那家上海新天地附近的一火锅店吧！这里有各种口味的锅底可以选择，而且里面还提供自助的小吃。虽然这家餐厅的环境看上去不是很高端啊……但是味道还是不错的呢~下次来上海
  2. llama_print_timings:        load time =    8380.94 ms
  3. llama_print_timings:      sample time =    2122.12 ms /  1024 runs   (    2.07 ms per token,   482.54 tokens per second)
  4. llama_print_timings: prompt eval time =     306.62 ms /    10 tokens (   30.66 ms per token,    32.61 tokens per second)
  5. llama_print_timings:        eval time =  196188.08 ms /  1023 runs   (  191.78 ms per token,     5.21 tokens per second)
  6. llama_print_timings:       total time =  214813.21 ms
  7. ggml_metal_free: deallocating
  8. Log end

二 使用llama-cpp-python 项目加载


llama.cpp是c++库，用于开发llm的应用往往还需要使用Python调用C++的接口。我们将使用llama-cpp-python，这是LLaMA .cpp的Python Binding，它在纯C/ c++中充当LLaMA模型的推理。

首先使用pip安装llama-cpp-python。需要注意的一点是，mac安装时要使用支持arm的python版本，若没有可以使用conda先创建一个环境，如果使用的是x86_64架构的python，则在之后运行服务器的时候又会出现Illegal instructions的问题

本文将使用llama.cpp的Python binding: llama-cpp-python在本地部署Llama2模型，llama-cpp-python提供了和OpenAI一致的API，因此可以很容易地在原本使用OpenAI APIs的应用或者框架 (e.g. LangChain) 中替换为本地部署的模型。

  • 安装llama-cpp-python (with Metal support)

为了启用对于Metal (Apple的GPU加速框架) 的支持，使用以下命令安装llama-cpp-python:

CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python
  • 安装Web server

llama-cpp-python提供了一个web server，用于提供和OpenAI一直的API，从而可以与现有应用和框架兼容。使用以下命令安装web server:

pip install llama-cpp-python[server]
  1. pip3 install uvicorn
  2. pip3 install anyio
  3. pip3 install starlette
  4. pip3 install fastapi
  5. pip3 install pydantic_settings
  6. pip3 install sse_starlette
  7. pip3 install starlette_context
  • 启动llama-cpp-python web server (带Metal GPU加速)
python -m llama_cpp.server --model $MODEL_PATH --n_gpu_layers 1

将$MODEL_PATH替换为你下载的模型的路径。

  • API文档和尝试

Web server启动后可以通过http://localhost:8000/docs访问OpenAPI文档并尝试API的调用。

可以看到web server提供了类OpenAI的接口：

/v1/completions: 提供文本 (String类型)，返回预测的下文 (String类型)

/v1/embeddings: 提供文本 (String类型)，返回文本的embeddings (向量)

/v1/chat/completions: 提供对话历史 (一个Messages的序列)，返回预测的回答 (Message类型)

/v1/models/: 获取语言模型的信息

简单测试一下/v1/chat/completions:

注意到在对话任务中，提供一个Message object包含content和role两个字段:

  • content: 消息的文本内容 (String)
  • role: 对话中发出该消息的角色，可取system, user, assistant之一。其中system为高级别的指示，用于指导模型的行为，例如上图的示例中告诉模型: "You are a helpful assistant."。user表示用户发送的消息，assistant表示模型的回答。

API 通过Llama类提供简单的托管接口。请将./models/7B/ggml-model.bin 换成你的模型的路径，下同。

  1. from llama_cpp import Llama
  2. llm = Llama(model_path="./models/7B/ggml-model.bin")
  3. output = llm("Q: Name the planets in the solar system? A: ", max_tokens=32, stop=["Q:", "\n"], echo=True)
  4. print(output)
  1. {
  2. 	'id': 'cmpl-456ef388-4cff-494b-b721-23492e06e43a',
  3. 	'object': 'text_completion',
  4. 	'created': 1699238435,
  5. 	'model': './TheBloke--Chinese-Llama-2-7B-GGUF/chinese-llama-2-7b.Q4_K_M.gguf',
  6. 	'choices': [{
  7. 		'text': 'Q: Name the planets in the solar system? A: 水星,金星,地球,天王星,海王星 ',
  8. 		'index': 0,
  9. 		'logprobs': None,
  10. 		'finish_reason': 'stop'
  11. 	}],
  12. 	'usage': {
  13. 		'prompt_tokens': 15,
  14. 		'completion_tokens': 21,
  15. 		'tokens': 36
  16. 	}
  17. }

macbook m1 本地部署llama2模型_Zaldini0711的博客-CSDN博客

在MacBook Pro部署Llama2语言模型并基于LangChain构建LLM应用 - 知乎 (zhihu.com)

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