2024年
4月
17日
OrangePi5にZabbixをインストールする
OrangePi
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ELYZA-japanese-Llama-2-7bという日本語の使えるLLMが公開されました。
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました
なかなかいい感じらしいのでOrange Piで試してみました。
13bを試したものはこちらです
Orange Pi 5で「ELYZA-japanese-Llama-2-13b」を動かしてみた
どんな感じのものかをお手軽に試すには、公式のデモサイトの他に、Google Colabで試すためのノートが公開されています。
japanese-text-generation-webui-colab
あっさり動いてくれますね。そして動かしてみると結構速い。無料版でも十分使えます。
以下のセションは上記のノートを使ってGoogle Colabの無料版で試してみたものです。
普通に会話になってますね。
これはちょっと手間かけても動かす価値あるぞと思い、せっかくだからOrange Pi 5で動かないかなと思って、Llama.cppで動かないかなと調べてみると、Hugging Faceでggufが見つかりました。
mmnga/ELYZA-japanese-Llama-2-7b-gguf
作者のmmonga氏は他にもいろいろggufを上げておられるようですね。
ということで、試してみます。
と言っても何も難しいことはなくて、上記のページに行くと、Llama.cppのダウンロードから揃ってコマンドラインが公開されています。
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
make -j
./main -m 'ELYZA-japanese-Llama-2-7b-q4_0.gguf' -n 256 -p '[INST] <<SYS>>あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。<</SYS>>クマが海辺に行ってアザラシと友達になり、最終的には家に帰るというプロットの短編小説を書いてください。 [/INST]'
ついでにテスト用のコマンドラインまであっていいですね。
これを何も考えないで試してみます。
モデルはいくつかのバリエーションがあって、主には量子化の違いのようですね。とりあえず小さなハードの上なのでELYZA-japanese-Llama-2-7b-q4_0.ggufを試してみたら特に問題なく動いたので、ELYZA-japanese-Llama-2-7b-q8_0.ggufを落とします。
~/llama.cpp$ wget https://huggingface.co/mmnga/ELYZA-japanese-Llama-2-7b-gguf/resolve/main/ELYZA-japanese-Llama-2-7b-q8_0.ggufwgetを使っているのは、Hugging Faceのダウンロードリンクはリダイレクトを含んでいるので、wgetの方があれこれ考えないでもリダイレクトに追従してくれるからです。まぁ、使い慣れているってだけなんですが。
無事ダウンロードも出来たので実行してみます。
~/llama.cpp$ ./main -m ELYZA-japanese-Llama-2-7b-q8_0.gguf -n 256 -p '[INST] <<SYS>>あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。<</SYS>>クマが海辺に行ってアザラシと友達になり、最終的には家に帰 るというプロットの短編小説を書いてください。 [/INST]'
main: build = 1119 (06abf8e)
main: seed = 1693369589
llama_model_loader: loaded meta data with 21 key-value pairs and 291 tensors from ELYZA-japanese-Llama-2-7b-q8_0.gguf (version GGUF V2 (latest))
llama_model_loader: - tensor 0: token_embd.weight q8_0 [ 4096, 32000, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 1: blk.0.attn_q.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 2: blk.0.attn_k.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 3: blk.0.attn_v.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 4: blk.0.attn_output.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 5: blk.0.ffn_gate.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 6: blk.0.ffn_down.weight q8_0 [ 11008, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 7: blk.0.ffn_up.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 8: blk.0.attn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 9: blk.0.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 10: blk.1.attn_q.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 11: blk.1.attn_k.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 12: blk.1.attn_v.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 13: blk.1.attn_output.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 14: blk.1.ffn_gate.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 15: blk.1.ffn_down.weight q8_0 [ 11008, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 16: blk.1.ffn_up.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 17: blk.1.attn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 18: blk.1.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 19: blk.2.attn_q.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 20: blk.2.attn_k.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 21: blk.2.attn_v.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 24: blk.2.ffn_down.weight q8_0 [ 11008, 4096, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 27: blk.2.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 36: blk.3.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 37: blk.4.attn_q.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 39: blk.4.attn_v.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 40: blk.4.attn_output.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 41: blk.4.ffn_gate.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 42: blk.4.ffn_down.weight q8_0 [ 11008, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 43: blk.4.ffn_up.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 44: blk.4.attn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 45: blk.4.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 46: blk.5.attn_q.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 47: blk.5.attn_k.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 48: blk.5.attn_v.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 49: blk.5.attn_output.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 50: blk.5.ffn_gate.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 51: blk.5.ffn_down.weight q8_0 [ 11008, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 52: blk.5.ffn_up.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 54: blk.5.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 81: blk.8.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 108: blk.11.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 113: blk.12.ffn_gate.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 114: blk.12.ffn_down.weight q8_0 [ 11008, 4096, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 116: blk.12.attn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 117: blk.12.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 118: blk.13.attn_q.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 124: blk.13.ffn_up.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 141: blk.15.ffn_down.weight q8_0 [ 11008, 4096, 1, 1 ]
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llama_model_loader: - tensor 143: blk.15.attn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 144: blk.15.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 145: blk.16.attn_q.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 146: blk.16.attn_k.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 147: blk.16.attn_v.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 148: blk.16.attn_output.weight q8_0 [ 4096, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 149: blk.16.ffn_gate.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 150: blk.16.ffn_down.weight q8_0 [ 11008, 4096, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 151: blk.16.ffn_up.weight q8_0 [ 4096, 11008, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 152: blk.16.attn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
llama_model_loader: - tensor 153: blk.16.ffn_norm.weight f32 [ 4096, 1, 1, 1 ]
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（海に行った先から）今日も元気ですか？
えっとね、途中まではこんな感じのストーリーになるつもりだったんだけど・・・ いやぁ、アザラシが登場してからは全然想定外の展開になっちゃって！
うまく書けてると思ったら急に脱線したりして、私も驚いてます。
でも、帰った後は結果オーライだと思えばいいんじゃない？
それよかアザラシの名前を付けるべきかな・・・ どうしよう？
あっちこっち行って、でもやっぱり帰れませーん！ “芯”とは心を表す言葉。
その名前が示
llama_print_timings: load time = 888.49 ms
llama_print_timings: sample time = 386.43 ms / 256 runs ( 1.51 ms per token, 662.47 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time = 18932.51 ms / 104 tokens ( 182.04 ms per token, 5.49 tokens per second)
llama_print_timings: eval time = 104330.79 ms / 255 runs ( 409.14 ms per token, 2.44 tokens per second)
llama_print_timings: total time = 123699.78 ms
ogochan@ningyo:~/llama.cpp$
クマは何を自己つっこみしてるんだろう。全くおっさんですねｗ
まぁこんな感じでq8で動いてくれます。速度は遅い時のChatGPT(3.5)よりも速いくらいかも知れません。コンパイルして動かしただけなので、全部CPUで動いてるはずです。ちなみに、CPU負荷はZabbixの表示によると処理している時には50%くらいまで上がります。メモリについてはピクリとも表示が変わっていないので、まぁその程度だったのかも知れません。普段はこのブログとか会社関係のサイトを表示しているOrangePi 5です。
まぁそんなわけで、SBCでも実用的な感じで使える日本語LLMって感じになったようです。
ChatGPTよりも知識(？)は少ないかも知れませんが「うちの子」ですし、何よりも謎の通信エラーで中断とかしないし。かわいがってあげようかなって気にさせてくれます。やっぱりローカルで動かせること、動かしてみることって大事ですね。
PS.
ARM64なので何のアクセラレーションもないのかと思ったら、OpenBLASが使えるみたいなので試してみました。
OpenBLASのインストール方法はInstllation Guideで。
野良buildのOpenBLASだと、pkg-configが機能してくれないようなので、Makefileをちょっといじります。
ifdef LLAMA_OPENBLAS
CFLAGS += -DGGML_USE_OPENBLAS -I/usr/local/OpenBLAS/include/openblas
LDFLAGS += -L/usr/local/OpenBLAS/lib -lopenblas
endif # LLAMA_OPENBLAS
まぁpkg-configの代わりに直接書いてやるだけなんですが。
結果は、いくらか速くなったような気がします(倍くらい？)。元々遅いので誤差ですけど。CPUがZabbixの表示で90%くらいまではね上がりました。頑張ってるんでしょうね。
本当はRK3588内蔵NPUとか使えると良いのでしょうけど、なかなか遠い気がします。
