windows上搭建llama小型私有模型

导言

llama官网是需要多读读的

openAI的付费，让学习LLM的成本不可控。为了省钱，搭建本地LLAMA模型
我的笔记本是近10年前买的配置一般的windows

目标

1. 本地llm可以运行
2. 使用llama-cpp-python调用本地llm
3. 使用langchain/openai调用本地llm
   需要重点说下，一定多读几遍llama官网文章

一、命令行运行大模型

llama安装前的准备

1. llama.cpp源码下载
   下载地址：https://github.com/ggerganov/llama.cpp
   git clone 到本地

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
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2. llama.cpp源码编译
   根据git上的readme，

On Windows:
    Download the latest fortran version of w64devkit.
    Extract w64devkit on your pc.
    Run w64devkit.exe.
    Use the cd command to reach the llama.cpp folder.
    From here you can run: 
    make
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3. LLM下载
   1）从上面的链接跳到HuggingFace，下载模型到本地
   进入HuggingFace网页，搜：llama
   我机器性能 一般，下载的模型是7b的，llama-2-7b（说是训练的数据是7亿）
   在https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-GGUF 下载llama-2-7b.Q2_K.gguf
   2）并将下载好的模型放到clone下来的llama.cpp下的modles文件夹下：llama.cpp\models

运行大模型

还是在readme里

cd llama.cpp
./main -m ./models/7B/ggml-model-q4_0.gguf -ins
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没问题的话，是可以有*** > ***可以进行对话回答问题的

二、 使用python调用模型

按照https://python.langchain.com/docs/integrations/llms/llamacpp#cpu的说明，
Make sure you are following all instructions to install all necessary model files.
You don’t need an API_TOKEN as you will run the LLM locally.

环境准备

环境安装里，要接着一、命令行运行大模型的环境
详细安装见：https://github.com/abetlen/llama-cpp-python

1. 安装llama-cpp-python

pip install llama-cpp-python
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note:
据反馈和我自己操作的情况，大概率在windows上直接pip安装是安装不上的
解决方法：
windows机器上安装visual studio，使用Visual Studio下载工具：使用C++的桌面开发
然后重新安装：pip install llama-cpp-python

2. 使用python调用llama
   在python环境使用以下代码，查看环境和模型是否正常，
   下面是使用cpu的运行的代码：

from langchain.llms import LlamaCpp
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.callbacks.manager import CallbackManager
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler

template = """Question: {question}

Answer: Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer."""

prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])

# Callbacks support token-wise streaming
callback_manager = CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()])
# Make sure the model path is correct for your system!
llm = LlamaCpp(
    model_path=r'D:\llama\llama.cpp\models\llama-2-7b.Q3_K_L.gguf',
    temperature=0.75,
    max_tokens=2000,
    top_p=1,
    callback_manager=callback_manager,
    verbose=True, # Verbose is required to pass to the callback manager
)

prompt = """
Question: 中国的首都是哪？
"""
print(llm(prompt))
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Note：
注意修改模型地址为自己下载的模型地址：model_path=d:\llama.cpp\models\llama-2-7b.Q3_K_L.gguf

使用langchain调用llama模型

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4. 全新的 KaTeX数学公式 语法；
5. 增加了支持甘特图的mermaid语法¹ 功能；
6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能；
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插入图片：Ctrl/Command + Shift + G
查找：Ctrl/Command + F
替换：Ctrl/Command + G

合理的创建标题，有助于目录的生成

直接输入1次#，并按下space后，将生成1级标题。
输入2次#，并按下space后，将生成2级标题。
以此类推，我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

删除文本

引用文本

H₂O is是液体。

2¹⁰ 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片:

带尺寸的图片:

居中的图片:

居中并且带尺寸的图片:

当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';
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生成一个适合你的列表

• 项目
  • 项目
    • 项目

1. 项目1
2. 项目2
3. 项目3

• 计划任务
• 完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的：

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：

创建一个自定义列表

Markdown

Text-to- HTML conversion tool

Authors

John

Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。²

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML。

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 $\Gamma (n)=(n-1)!\forall n\in \mathbb{N}$ 是通过欧拉积分

$$\Gamma (z)={\int }_0^{\infty }{t}^{z-1}{e}^{-t}dt.$$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

• 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：

这将产生一个流程图。:

• 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

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1. mermaid语法说明 ↩︎

2. 注脚的解释 ↩︎