Uruchomienie dużego modelu językowego (LLM) na komputerze stacjonarnym

Uruchomienie dużego modelu językowego (LLM) na komputerze stacjonarnym w trybie offline staje się coraz bardziej dostępne dzięki postępom w otwartym oprogramowaniu i optymalizacji modeli. Dzięki odpowiedniemu sprzętowi i narzędziom można korzystać z zaawansowanych funkcji AI bez konieczności łączenia się z chmurą, co zapewnia prywatność i niezależność.

Wymagania techniczne

Wydajność lokalnego LLM zależy głównie od pamięci RAM, mocy obliczeniowej CPU oraz dostępnej pamięci VRAM w przypadku wykorzystania GPU.

Minimalne wymagania dla mniejszych modeli (2–7B parametrów):

• RAM: 8–12 GB

• VRAM: 6–8 GB (opcjonalnie, jeśli używasz GPU)

• CPU: Współczesny procesor z obsługą instrukcji AVX2

Przykładowo, model Phi-2 (2.7B) wymaga około 3.1 GB RAM i 3.1 GB VRAM dla wersji GPU.

Zalecane wymagania dla średnich modeli (7–13B):

• RAM: 16–32 GB

• VRAM: 8–12 GB

• CPU: 6–8 rdzeni (np. AMD Ryzen 5 5600X)

Użytkownik z procesorem Ryzen 5 5600X, 32 GB RAM i kartą RTX 3070 Ti (8 GB VRAM) osiągał prędkość generowania około 0.8 tokena/s przy modelu Mistral 12B.

Wymagania dla dużych modeli (32B+):

• RAM: 32–64 GB

• VRAM: 24 GB lub więcej

• GPU: Profesjonalne karty, takie jak NVIDIA A100 lub H100

Modele o takiej wielkości są przeznaczone głównie do zastosowań badawczych i wymagają zaawansowanego sprzętu.

Popularne narzędzia do uruchamiania LLM offline

1. LM Studio

Przyjazne dla użytkownika narzędzie z interfejsem graficznym, umożliwiające pobieranie i uruchamianie modeli LLM lokalnie. Obsługuje różne modele i pozwala na łatwe zarządzanie nimi .

2. Ollama

Proste narzędzie CLI do uruchamiania modeli LLM lokalnie. Umożliwia szybkie pobieranie i uruchamianie modeli, takich jak Llama 3, Mistral czy DeepSeek R1 .

3. llama.cpp

Lekka implementacja w C++, pozwalająca na uruchamianie modeli LLM na CPU bez potrzeby korzystania z GPU. Obsługuje różne modele i formaty, w tym GGUF .

4. GPT4All

Otwarta platforma umożliwiająca uruchamianie różnych modeli LLM lokalnie. Obsługuje zarówno interfejsy graficzne, jak i wiersz poleceń .

Wydajność generowania odpowiedzi

Prędkość generowania odpowiedzi zależy od modelu, jego wielkości oraz wykorzystanego sprzętu.

• CPU (bez GPU): Modele do 10B parametrów mogą działać z prędkością 1–2 tokenów/s.

• GPU (z 8–12 GB VRAM): Prędkość może wzrosnąć do 5–10 tokenów/s dla modeli 7B.

• Profesjonalne GPU (np. A100): Możliwość osiągnięcia ponad 100 tokenów/s dla dużych modeli.

Warto zauważyć, że prędkość generowania może być zwiększona poprzez zastosowanie technik takich jak kwantyzacja, która zmniejsza rozmiar modelu kosztem niewielkiej utraty dokładności.

 Przykładowe modele do uruchomienia lokalnie

• Llama 3 (8B): Otwarty model od Meta, zoptymalizowany do lokalnego uruchamiania .

• Mistral 7B: Wydajny model o dobrej równowadze między rozmiarem a jakością.

• Phi-2 (2.7B): Lekki model odpowiedni dla mniej wydajnych systemów .

• DeepSeek R1: Model z zaawansowanymi możliwościami rozumowania, dostępny do uruchomienia lokalnie