LLaMA 4를 로컬로 실행하는 방법

CometAPI
AnnaApr 30, 2025
LLaMA 4를 로컬로 실행하는 방법

Meta의 LLaMA 4 출시는 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 상당한 진전을 이루었으며, 자연어 이해 및 생성 기능을 향상시켰습니다. 개발자, 연구자, AI 전문가에게 LLaMA 4를 로컬에서 실행하면 사용자 지정, 데이터 프라이버시 보호 및 비용 절감의 기회를 제공합니다. 이 종합 가이드에서는 로컬 컴퓨터에 LLaMA 4를 배포하기 위한 요구 사항, 설정 및 최적화 전략을 살펴봅니다.

LLaMA 4란 무엇인가요?

LLaMA 4는 Meta의 오픈소스 LLM 시리즈의 최신 버전으로, 다양한 자연어 처리 작업에서 최첨단 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 이전 버전을 기반으로 LLaMA 4는 향상된 효율성, 확장성 및 다국어 애플리케이션 지원을 제공합니다.

왜 LLaMA 4를 로컬에서 실행해야 하나요?

로컬 컴퓨터에서 LLaMA 4를 실행하면 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.

  • 데이터 개인 정보: 외부 서버에 의존하지 않고 민감한 정보를 사내에 보관합니다.
  • 맞춤설정으로 들어간다: 특정 애플리케이션이나 도메인에 맞게 모델을 미세하게 조정합니다.
  • 비용 효율성: 기존 하드웨어를 활용하여 반복되는 클라우드 서비스 요금을 없애세요.
  • 오프라인 액세스: 인터넷 의존 없이 AI 기능에 대한 중단 없는 액세스를 보장합니다.

시스템 요구 사항

하드웨어 사양

LLaMA 4를 효과적으로 실행하려면 시스템이 다음과 같은 최소 요구 사항을 충족해야 합니다.

  • GPU: 5090GB VRAM을 탑재한 NVIDIA RTX 48.
  • CPU: 12코어 프로세서(예: Intel i9 또는 AMD Ryzen 9 시리즈).
  • 램: 최소 64GB; 최적의 성능을 위해 128GB 권장.
  • 스토리지: 모델 가중치와 훈련 데이터를 수용하기 위한 2TB NVMe SSD.
  • 운영체제: Ubuntu 24.04 LTS 또는 WSL11가 설치된 Windows 2.

소프트웨어 종속성

다음 소프트웨어 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요.

  • Python: 버전 3.11.
  • 파이 토치: GPU 가속을 위한 CUDA 지원.
  • 포옹 얼굴 변압기: 모델 로딩 및 추론을 위해.
  • 가속: 훈련 및 추론 과정을 관리합니다.
  • 비트앤바이트: 모델 양자화 및 메모리 최적화를 위해.

환경 설정

Python 환경 만들기

먼저 전용 Python 환경을 설정하세요.

conda create -n llama4 python=3.11
conda activate llama4

필수 패키지 설치

필요한 Python 패키지를 설치하세요:

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

LLaMA 4 모델 가중치 다운로드

LLaMA 4 모델 가중치에 액세스하려면:

  1. Meta의 공식 LLaMA 모델 페이지를 방문하세요.
  2. 접근을 요청하고 라이센스 조건에 동의하세요.
  3. 승인되면 제공된 스크립트를 사용하여 모델 가중치를 다운로드하세요.
python -m huggingface_hub download meta-llama/Llama-4-8B --local-dir ./models/llama4

LLaMA 4를 로컬로 배포하는 방법

기본 추론 설정

다음 Python 스크립트를 사용하여 기본 추론 설정을 구현하세요.

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 최적화

플래시 어텐션과 5090비트 양자화를 활성화하여 RTX 8 GPU의 기능을 활용하세요.

# 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 미세 조정

훈련 데이터 준비

JSONL 형식으로 훈련 데이터를 구성하세요.

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")

매개변수 효율적 미세 조정(PEFT) 구현

효율적인 미세 조정을 위해 LoRA와 함께 PEFT를 활용하세요.

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()

교육 진행 상황 모니터링

학습을 모니터링하려면 TensorBoard를 설치하고 실행하세요.

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

TensorBoard에 접속하세요 http://localhost:6006/.

미세 조정된 모델 평가

미세 조정 후 모델의 성능을 평가합니다.

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)

성능 최적화 전략

메모리 관리

메모리 사용을 최적화하기 위해 그래디언트 체크포인팅과 혼합 정밀도 학습을 구현합니다.

# Enable gradient checkpointing

model.gradient_checkpointing_enable()

# Configure training arguments

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

)

일반적인 문제 해결

CUDA 메모리 부족 오류:

  • 배치 크기를 줄이세요.
  • 그래디언트 체크포인팅을 활성화합니다.
  • 8비트 양자화를 활용합니다.
  • 그래디언트 축적을 구현합니다.

느린 훈련 성과:

  • 플래시 어텐션을 활성화합니다.
  • 메모리가 허락한다면 배치 크기를 늘리세요.
  • CPU에 작업을 오프로드합니다.
  • 다중 GPU 설정을 위해 DeepSpeed를 통합합니다.

결론

LLaMA 4를 로컬에 구축하고 세부 조정하면 특정 요구 사항에 맞춰 설계된 강력한 AI 도구를 활용할 수 있습니다. 이 가이드를 따르면 LLaMA 4의 잠재력을 최대한 활용하여 데이터 개인 정보 보호, 맞춤 설정 및 비용 효율적인 AI 솔루션을 확보할 수 있습니다.

시작 가이드

CometAPI는 채팅, 이미지, 코드 등을 위한 오픈 소스 및 특수 멀티모달 모델을 포함하여 500개 이상의 AI 모델에 대한 액세스를 제공합니다. CometAPI의 주요 강점은 기존의 복잡한 AI 통합 프로세스를 간소화하는 것입니다.

코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다. 라마 4 API, 등록하고 로그인하면 계정에 1달러가 적립됩니다! 등록하고 CometAPI를 경험해 보세요.CometAPI는 사용하면서 지불합니다.라마 4 API CometAPI 가격은 다음과 같이 구성됩니다.

카테고리라마-4-매버릭라마-4-스카우트
API 가격입력 토큰: $0.48 / M 토큰입력 토큰: $0.216 / M 토큰
출력 토큰: $1.44/M 토큰출력 토큰: $1.152/M 토큰
  • 를 참조하십시오 라마 4 API 통합 세부 정보를 확인하세요.

구축을 시작하세요 오늘 CometAPI에 가입하세요 여기에서 무료 액세스 또는 업그레이드를 통해 요금 제한 없이 확장할 수 있습니다. CometAPI 유료 플랜.

더 보기

하나의 API로 500개 이상의 모델

최대 20% 할인