LLaMA 4 Yerel Olarak Nasıl Çalıştırılır

Meta'nın LLaMA 4'ünün piyasaya sürülmesi, büyük dil modelleri (LLM'ler) alanında önemli bir ilerlemeyi işaret ediyor ve doğal dil anlama ve oluşturmada gelişmiş yetenekler sunuyor. Geliştiriciler, araştırmacılar ve yapay zeka meraklıları için LLaMA 4'ü yerel olarak çalıştırmak, özelleştirme, veri gizliliği ve maliyet tasarrufu fırsatları sağlar. Bu kapsamlı kılavuz, LLaMA 4'ü yerel makinenize dağıtmak için gereksinimleri, kurulumu ve optimizasyon stratejilerini inceler.

LLaMA 4 Nedir?

LLaMA 4, çeşitli doğal dil işleme görevlerinde en son teknoloji performansı sunmak üzere tasarlanmış Meta'nın açık kaynaklı LLM serisinin en son yinelemesidir. Önceki sürümlerinin üzerine inşa edilen LLaMA 4, çok dilli uygulamalar için geliştirilmiş verimlilik, ölçeklenebilirlik ve destek sunar.

LLaMA 4'ü Neden Yerel Olarak Çalıştırmalıyız?

LLaMA 4'ü yerel makinenizde çalıştırmanın birçok avantajı vardır:

• Veri gizliliği:Hassas bilgileri harici sunuculara güvenmeden şirket içinde tutun.
• Özelleştirme: Modeli belirli uygulamalara veya alanlara uyacak şekilde ince ayarlayın.
• Maliyet Verimliliği:Mevcut donanımı kullanarak tekrarlayan bulut hizmet ücretlerini ortadan kaldırın.
• Çevrimdışı Erişim:İnternet bağımlılığı olmadan yapay zeka yeteneklerine kesintisiz erişim sağlayın.

---

Sistem Gereksinimleri

Donanım Özellikleri

LLaMA 4'ü etkili bir şekilde çalıştırmak için sisteminizin aşağıdaki minimum gereksinimleri karşılaması gerekir:

• GPU: 5090GB VRAM'li NVIDIA RTX 48.
• işlemci: 12 çekirdekli işlemci (örneğin Intel i9 veya AMD Ryzen 9 serisi).
• RAM: Minimum 64 GB; optimum performans için 128 GB önerilir.
• Depolama: Model ağırlıklarını ve eğitim verilerini barındırmak için 2TB NVMe SSD.
• İşletim sistemi: Ubuntu 24.04 LTS veya WSL11 ile Windows 2.

Yazılım Bağımlılıkları

Aşağıdaki yazılım bileşenlerinin yüklü olduğundan emin olun:

• Python: Sürüm 3.11.
• PyTorch: GPU hızlandırma için CUDA desteği ile.
• Sarılma Yüz Transformatörleri: Model yükleme ve çıkarım için.
• Hızlandırmak: Eğitim ve çıkarım süreçlerini yönetmek.
• BitlerVeBytes: Model kantizasyonu ve bellek optimizasyonu için.

---

Ortamı Ayarlama

Python Ortamı Oluşturma

Öncelikle özel bir Python ortamı kurarak başlayın:

conda create -n llama4 python=3.11
conda activate llama4

Gerekli Paketlerin Kurulumu

Gerekli Python paketlerini yükleyin:

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

LLaMA 4 Model Ağırlıklarını İndirme

LLaMA 4 model ağırlıklarına erişmek için:

1. Meta'nın resmi LLaMA model sayfasını ziyaret edin.
2. Erişim talebinde bulunun ve lisans koşullarını kabul edin.
3. Onaylandıktan sonra, sağlanan betiği kullanarak model ağırlıklarını indirin:

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

---

LLaMA 4'ü Yerel Olarak Nasıl Dağıtabilirsiniz

Temel Çıkarım Kurulumu

Aşağıdaki Python betiğini kullanarak temel bir çıkarım kurulumu uygulayın:

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 için optimizasyon

Flaş dikkat ve 5090 bit kantizasyonu etkinleştirerek RTX 8 GPU'nun yeteneklerinden yararlanın:

# 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'ü İnce Ayarlama

Eğitim Verilerinin Hazırlanması

Eğitim verilerinizi JSONL formatında yapılandırın:

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")

Parametre Verimli İnce Ayarın (PEFT) Uygulanması

Verimli ince ayar için PEFT'i LoRA ile kullanın:

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()

Eğitim İlerlemesini İzleme

Eğitimi izlemek için TensorBoard'u kurun ve başlatın:

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

TensorBoard'a şu adresten erişin: http://localhost:6006/.

---

İnce Ayarlı Modelin Değerlendirilmesi

İnce ayar yaptıktan sonra modelin performansını değerlendirin:

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)

---

Performans Optimizasyon Stratejileri

Bellek Yönetimi

Bellek kullanımını optimize etmek için gradyan denetim noktası ve karma hassasiyet eğitimi uygulayın:

# Enable gradient checkpointing

model.gradient_checkpointing_enable()

# Configure training arguments

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

)

Sık Karşılaşılan Sorunları Giderme

CUDA Bellek Dışı Hataları:

• Toplu iş boyutunu azaltın.
• Gradyan kontrol noktasını etkinleştirin.
• 8-bit kantizasyonu kullanın.
• Gradyan birikimini uygulayın.

Yavaş Eğitim Performansı:

• Flaş dikkati etkinleştir.
• Bellek izin veriyorsa toplu iş boyutunu artırın.
• İşlemleri CPU'ya aktarın.
• Çoklu GPU kurulumları için DeepSpeed'i entegre edin.

---

Sonuç

LLaMA 4'ü yerel olarak dağıtmak ve ince ayar yapmak, özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış sağlam bir AI aracıyla sizi güçlendirir. Bu kılavuzu izleyerek, LLaMA 4'ün tüm potansiyelinden yararlanabilir, veri gizliliğini, özelleştirmeyi ve uygun maliyetli AI çözümlerini garanti edebilirsiniz.

Başlamak

CometAPI, sohbet, resimler, kod ve daha fazlası için açık kaynaklı ve özel çok modlu modeller dahil olmak üzere 500'den fazla AI modeline erişim sağlar. Birincil gücü, geleneksel olarak karmaşık olan AI entegrasyon sürecini basitleştirmesidir.

Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz Lama 4 API'sive kaydolup giriş yaptıktan sonra hesabınıza 1$ alacaksınız! CometAPI'ye kaydolup deneyimlemeye hoş geldiniz. CometAPI kullandıkça ödeme yapar,Lama 4 API'si CometAPI'de fiyatlandırma şu şekilde yapılandırılmıştır:

• Bakın Lama 4 API'si Entegrasyon detayları için.

Üzerine inşa etmeye başla CometAPI'ye bugün kaydolun burada ücretsiz erişim veya oran sınırlaması olmaksızın ölçeklendirme için yükseltme yaparak CometAPI ücretli planı.