LLaMA 4-ті жергілікті түрде қалай іске қосу керек

Meta компаниясының LLaMA 4 шығарылымы табиғи тілді түсіну мен жасауда кеңейтілген мүмкіндіктерді ұсына отырып, үлкен тіл үлгілеріндегі (LLM) айтарлықтай ілгерілеуді білдіреді. Әзірлеушілер, зерттеушілер және AI энтузиастары үшін LLaMA 4 жергілікті жерде іске қосу теңшеу, деректер құпиялылығы және шығындарды үнемдеу мүмкіндіктерін береді. Бұл толық нұсқаулық жергілікті құрылғыда LLaMA 4 қолдану талаптарын, орнатуды және оңтайландыру стратегияларын зерттейді.

LLaMA 4 дегеніміз не?

LLaMA 4 - Meta компаниясының әртүрлі табиғи тілді өңдеу тапсырмаларында соңғы үлгідегі өнімділікті қамтамасыз етуге арналған ашық бастапқы LLM сериясының соңғы итерациясы. LLaMA 4 алдыңғы нұсқаларына сүйене отырып, жақсартылған тиімділікті, ауқымдылықты және көптілді қолданбаларға қолдауды ұсынады.

Неліктен LLaMA 4 жергілікті жерде іске қосылады?

Жергілікті құрылғыда LLaMA 4 іске қосу бірнеше артықшылықтар береді:

• Деректердің құпиялылығы: Сыртқы серверлерге сенбестен құпия ақпаратты жергілікті жерде сақтаңыз.
• Customization: Арнайы қолданбаларға немесе домендерге сәйкес келетін үлгіні дәл баптаңыз.
• Шығын тиімділігі: Қолданыстағы жабдықты пайдалану арқылы қайталанатын бұлттық қызмет ақысын алып тастаңыз.
• Офлайн қол жетімділік: Интернетке тәуелділіксіз AI мүмкіндіктеріне үздіксіз қол жеткізуді қамтамасыз етіңіз.

---

Жүйелік талаптар

Техникалық сипаттамалары

LLaMA 4 тиімді іске қосу үшін жүйеңіз келесі минималды талаптарға сай болуы керек:

• GPU: 5090 ГБ VRAM бар NVIDIA RTX 48.
• Орталық Есептеуіш Бөлім: 12 ядролы процессор (мысалы, Intel i9 немесе AMD Ryzen 9 сериясы).
• Жедел Жадтау Құрылғысы: 64 ГБ ең аз; Оңтайлы өнімділік үшін 128 ГБ ұсынылады.
• сақтау: Үлгі салмақтары мен жаттығу деректерін орналастыру үшін 2 ТБ NVMe SSD.
• Операциялық жүйе: Ubuntu 24.04 LTS немесе WSL11 бар Windows 2.

Бағдарламалық қамтамасыз ету тәуелділігі

Келесі бағдарламалық құрал құрамдастарының орнатылғанына көз жеткізіңіз:

• Python: 3.11 нұсқасы.
• PyTorch: GPU жеделдету үшін CUDA қолдауымен.
• Құшақтап тұрған бет трансформаторлары: Үлгіні жүктеу және қорытынды жасау үшін.
• Жылдамдаңыз: Оқыту және қорытынды жасау процестерін басқару.
• BitsAndBytes: Үлгіні кванттау және жадты оңтайландыру үшін.

---

Қоршаған ортаны реттеу

Python ортасын құру

Арнайы Python ортасын орнату арқылы бастаңыз:

conda create -n llama4 python=3.11
conda activate llama4

Қажетті бумаларды орнату

Қажетті Python пакеттерін орнатыңыз:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers accelerate bitsandbytes

LLaMA 4 үлгісінің салмақтары жүктелуде

LLaMA 4 үлгісінің салмақтарына қол жеткізу үшін:

1. Meta ресми LLaMA үлгісі бетіне кіріңіз.
2. Қол жеткізуді сұраңыз және лицензия шарттарын қабылдаңыз.
3. Бекітілгеннен кейін берілген сценарийді пайдаланып үлгі салмақтарын жүктеп алыңыз:

python -m huggingface_hub download meta-llama/Llama-4-8B --local-dir ./models/llama4

---

LLaMA 4-ті жергілікті түрде қалай орналастыруға болады

Негізгі қорытынды орнату

Төмендегі Python сценарийін пайдаланып негізгі қорытынды орнатуды орындаңыз:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Load the model and tokenizer

model_path = "./models/llama4"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# Define an inference function

def generate_text(prompt, max_length=512):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_length=max_length,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        do_sample=True
    )
    return tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True)

# Example usage

test_prompt = "Explain the concept of artificial intelligence:"
print(generate_text(test_prompt))

RTX 5090 үшін оңтайландыру

Флэш назарын және 5090-биттік кванттауды қосу арқылы RTX 8 GPU мүмкіндіктерін пайдаланыңыз:

# Enable flash attention

model.config.attn_implementation = "flash_attention_2"

# Apply 8-bit quantization

from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_8bit=True,
    llm_int8_threshold=6.0
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

---

LLaMA 4 дәл баптау

Жаттығу деректерін дайындау

Жаттығу деректерін JSONL пішімінде құрылымдаңыз:

import json

# Sample dataset

dataset = [
    {
        "instruction": "Define machine learning.",
        "input": "",
        "output": "Machine learning is a subset of artificial intelligence that focuses on..."
    },
    # Add more entries as needed

]

# Save to a JSONL file

with open("training_data.jsonl", "w") as f:
    for entry in dataset:
        f.write(json.dumps(entry) + "\n")

Параметрді тиімді реттеуді (PEFT) енгізу

Тиімді дәл реттеу үшін LoRA көмегімен PEFT пайдаланыңыз:

from peft import prepare_model_for_kbit_training, LoraConfig, get_peft_model
from transformers import TrainingArguments, Trainer

# Prepare the model

model = prepare_model_for_kbit_training(model)

# Configure LoRA

lora_config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    target_modules=,
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# Apply LoRA

model = get_peft_model(model, lora_config)

# Define training arguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    learning_rate=2e-4,
    weight_decay=0.01,
    warmup_steps=100,
    save_steps=500,
    logging_steps=50,
    fp16=True
)

# Initialize the Trainer

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
    data_collator=data_collator
)

# Start training

trainer.train()

Оқыту барысын бақылау

Жаттығуды бақылау үшін TensorBoard орнатыңыз және іске қосыңыз:

pip install tensorboard
tensorboard --logdir=./results/runs

TensorBoard қолданбасына қол жеткізіңіз http://localhost:6006/.

---

Нақты реттелген үлгіні бағалау

Нақты баптаудан кейін модельдің өнімділігін бағалаңыз:

from peft import PeftModel

# Load the base model

base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# Load the fine-tuned model

fine_tuned_model = PeftModel.from_pretrained(
    base_model,
    "./results/checkpoint-1000"
)

# Merge weights

merged_model = fine_tuned_model.merge_and_unload()

# Evaluate on test prompts

test_prompts = [
    "Explain reinforcement learning.",
    "Discuss ethical considerations in AI."
]

for prompt in test_prompts:
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = merged_model.generate(
        **inputs,
        max_length=512,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        do_sample=True
    )
    print(f"Prompt: {prompt}")
    print(f"Response: {tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True)}")
    print("-" * 50)

---

Өнімділікті оңтайландыру стратегиялары

Жадыны басқару

Жадты пайдалануды оңтайландыру үшін градиентті тексеруді және аралас дәлдік жаттығуларын енгізіңіз:

# Enable gradient checkpointing

model.gradient_checkpointing_enable()

# Configure training arguments

training_args = TrainingArguments(
    fp16=True,
    bf16=False,
    optim="adamw_torch",
    # Additional arguments...

)

Жалпы ақаулықтарды жою

CUDA жадының жеткіліксіздігі қателері:

• Пакет өлшемін азайтыңыз.
• Градиентті тексеруді қосыңыз.
• 8-биттік кванттауды пайдаланыңыз.
• Градиентті жинақтауды жүзеге асыру.

Жаттығудың баяу өнімділігі:

• Флэш назарын қосу.
• Жад рұқсат етсе, пакет өлшемін ұлғайту.
• Орталық процессорға түсіру операциялары.
• Көп GPU орнатулары үшін DeepSpeed ​​біріктіріңіз.

---

қорытынды

LLaMA 4 қолданбасын қолдану және дәл баптау сізге арнайы қажеттіліктеріңізге бейімделген күшті AI құралымен қуат береді. Осы нұсқаулықты орындау арқылы деректердің құпиялылығын, теңшеуді және үнемді AI шешімдерін қамтамасыз ете отырып, LLaMA 4 әлеуетін толық пайдалана аласыз.

Басталу

CometAPI 500-ден астам AI үлгілеріне, соның ішінде ашық бастапқы және чатқа, кескіндерге, кодқа және т.б. арналған мамандандырылған мультимодальды үлгілерге қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Оның негізгі күші AI интеграциясының дәстүрлі күрделі процесін жеңілдетуде жатыр.

CometAPI біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсыныңыз Llama 4 API, және тіркеліп, жүйеге кіргеннен кейін тіркелгіңізге $1 аласыз! Тіркелуге қош келдіңіз және CometAPI.CometAPI төлейді,Llama 4 API CometAPI бағалары келесідей құрылымдалған:

• Қараңыз Llama 4 API интеграция мәліметтері үшін.

Құрылысты бастаңыз CometAPI бүгін – тіркеліңіз мұнда ақысыз қол жеткізу немесе a дейін жаңарту арқылы тарифтік шектеусіз масштабтау CometAPI ақылы жоспары.