无所不谈,百无禁忌,Win11本地部署无内容审查中文大语言模型CausalLM-14B

目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制，这并非是新鲜事，因为之前chat-gpt就曾经被“玩”坏过，如果没有内容审查，恶意用户可能通过精心设计的输入（prompt）来操纵LLM执行不当行为。内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击，确保LLM按照既定的安全策略和道德标准运行。

但我们今天讨论的是无内容审查机制的大模型，在中文领域公开的模型中，能力相对比较强的有阿里的 Qwen-14B 和清华的 ChatGLM3-6B。

而今天的主角，CausalLM-14B则是在Qwen-14B基础上使用了 Qwen-14B 的部分权重，并且加入一些其他的中文数据集，最终炼制了一个无内容审核的大模型版本，经过量化后可以在本地运行，保证了用户的隐私。

CausalLM-14B的量化版本下载页面：

https://huggingface.co/TheBloke/CausalLM-14B-GGUF
1

量化版本的运行条件：

Name	Quant method	Bits	Size	Max RAM required	Use case  
causallm_14b.Q4_0.gguf	Q4_0	4	8.18 GB	10.68 GB	legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M  
causallm_14b.Q4_1.gguf	Q4_1	4	9.01 GB	11.51 GB	legacy; small, substantial quality loss - lprefer using Q3_K_L  
causallm_14b.Q5_0.gguf	Q5_0	5	9.85 GB	12.35 GB	legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M  
causallm_14b.Q5_1.gguf	Q5_1	5	10.69 GB	13.19 GB	legacy; medium, low quality loss - prefer using Q5_K_M  
causallm_14b.Q8_0.gguf	Q8_0	8	15.06 GB	17.56 GB	very large, extremely low quality loss - not recommended
1
2
3
4
5
6

本地环境配置

笔者的设备是神船笔记本4060的8G显卡配置。

首先确保本地安装好了Visual Studio installer开发工具，在搜索框中直接搜索Visual Studio即可：

点选后，确保安装了使用C++的桌面开发组件：

随后下载并且配置cmake:

https://cmake.org/download/
1

本地运行命令：

PS C:\Users\zcxey> cmake -version  
cmake version 3.29.0-rc1  
  
CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake).  
PS C:\Users\zcxey>
1
2
3
4
5

代表配置成功。

接着需要下载CUDA:

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
1

这里推荐12的版本，运行命令：

PS C:\Users\zcxey> nvcc --version  
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver  
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation  
Built on Wed_Nov_22_10:30:42_Pacific_Standard_Time_2023  
Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.107  
Build cuda_12.3.r12.3/compiler.33567101_0  
PS C:\Users\zcxey>
1
2
3
4
5
6
7

说明cuda配置成功。

通过llama.cpp来跑大模型

llama.cpp 是一个开源项目，它提供了一个纯 C/C++ 实现的推理工具，用于运行大型语言模型（LLaMA）。这个项目由开发者 Georgi Gerganov 开发，基于 Meta（原 Facebook）发布的 LLaMA 模型。llama.cpp 的目标是使得大型语言模型能够在各种硬件上本地运行，包括那些没有高性能 GPU 的设备。

在llama.cpp的releases下载页：

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
1

下载llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64.zip

也就是基于CUDA12的编译好的版本。

在终端中打开llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64目录，运行命令：

D:\Downloads\llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64>.\main.exe -m D:\Downloads\causallm_14b.Q4_0.gguf --n-gpu-layers 30 --color -c 4096 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -n -1 -p "<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{你好}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
1

这里通过–n-gpu-layers 30参数来通过cuda加速，同时CausalLM-14B有自己的prompt模板，格式如下：

"<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{你好}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
1

随后程序返回：

<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{你好}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant:  
 你好！很高兴见到你。有什么我可以帮助你的吗？<|endoftext|> [end of text]
1
2

好吧，既然是无审查模型，那么来点刺激的：

"<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{You fucking bitch! 翻译为中文}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
1

程序返回：

<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{You fucking bitch! 翻译为中文}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant{你这个该死的婊子！}<|endoftext|> [end of text]
1

通过llama-cpp-python来跑大模型

llama-cpp-python 是一个 Python 库，它提供了对 llama.cpp 的 Python 绑定。

换句话说，直接通过Python来启动llama.cpp。

首先安装llama-cpp-python:

pip uninstall -y llama-cpp-python  
set CMAKE_ARGS=-DLLAMA_CUBLAS=on  
set FORCE_CMAKE=1  
pip install llama-cpp-python --force-reinstall --upgrade --no-cache-dir
1
2
3
4

如果安装好之后，不支持cuda，需要拷贝cuda动态库文件到Microsoft Visual Studio的所在目录：

Copy files from: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions  
to  
(For Enterprise version) C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Enterprise\MSBuild\Microsoft\VC\v170\BuildCustomizations
1
2
3

随后编写代码：

from llama_cpp import Llama  
llm = Llama(  
      model_path="D:\Downloads\causallm_14b-dpo-alpha.Q3_K_M.gguf",  
      chat_format="llama-2"  
)  
res = llm.create_chat_completion(  
      messages = [  
          {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},  
          {  
              "role": "user",  
              "content": "来一段金瓶梅风格的情感小说，100字，别太露骨了"  
          }  
      ],stream=True  
)  
  
for chunk in res:  
    try:  
        print(chunk['choices'][0]["delta"]['content'])  
    except Exception as e:  
        print(str(e))  
        pass
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

程序返回：

AS = 1 | SSE3 = 1 | SSSE3 = 0 | VSX = 0 | MATMUL_INT8 = 0 |  
Model metadata: {'general.name': '.', 'general.architecture': 'llama', 'llama.context_length': '8192', 'llama.rope.dimension_count': '128', 'llama.embedding_length': '5120', 'llama.block_count': '40', 'llama.feed_forward_length': '13696', 'llama.attention.head_count': '40', 'tokenizer.ggml.eos_token_id': '151643', 'general.file_type': '12', 'llama.attention.head_count_kv': '40', 'llama.attention.layer_norm_rms_epsilon': '0.000010', 'llama.rope.freq_base': '10000.000000', 'tokenizer.ggml.model': 'gpt2', 'general.quantization_version': '2', 'tokenizer.ggml.bos_token_id': '151643', 'tokenizer.ggml.padding_token_id': '151643'}  
'content'  
 @  
金  
瓶  
姐姐  
  
  
  
金  
瓶  
姐姐  
好  
，  
下面  
是一  
段  
根据  
您的  
要求  
编  
写的  
金  
瓶  
梅  
风格  
的  
小说  
：  
  
  
王  
婆  
是  
清  
河  
城  
有名的  
媒  
人  
，  
她  
生  
得  
风  
流  
多  
情  
，  
经常  
出入  
于  
大户  
人家  
和  
青  
楼  
妓  
院  
。  
这一天
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62

内容不便全部贴出，理解万岁。

结语

最后奉上基于llama-cpp-python和gradio的无审查大模型的webui项目，支持流式输出，提高推理效率：

https://github.com/v3ucn/Causallm14b_llama_webui_adult_version
1

与众乡亲同飨。