「ローカルCPUで小規模言語モデルを実行するための7つの手順」

「ローカルCPUで小規模な言語モデルを実行するための7つのステップ」

 

ステップ1：導入

 

言語モデルは自然言語処理の分野を革新しました。GPT-3のような大規模なモデルが注目されていますが、小規模の言語モデルも様々なアプリケーションにおいて有益で利用可能です。この記事では、小規模の言語モデルの重要性とユースケースについて詳しく探求し、実装手順をすべて詳細に説明します。

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小規模の言語モデルは、大きなモデルのコンパクトなバージョンです。以下にその利点のいくつかを示します:

1. 効率性: 大きなモデルと比較して、小規模のモデルはより少ない計算リソースを必要とし、リソース制約のある環境に適しています。
2. スピード: これらは計算をより速く行うことができ、与えられた入力に基づいてテキストを生成するなどを迅速に行うことができます。これにより、高い日次トラフィックがあるリアルタイムアプリケーションに理想的です。
3. カスタマイズ: ドメイン固有のタスクに対応するために、小規模のモデルを細かく調整することができます。
4. プライバシー: 小規模なモデルは外部サーバーなしで使用できるため、データのプライバシーと一致性が保たれます。

  

小規模の言語モデルのいくつかのユースケースには、チャットボット、コンテンツ生成、感情分析、質問応答などがあります。

 

ステップ2：環境の設定

 

小規模の言語モデルの動作に深く入る前に、必要なライブラリと依存関係のインストールを行う必要があります。ローカルのCPU上で言語モデルを構築するために、適切なフレームワークとライブラリの選択が重要です。TensorFlowやPyTorchなどのPythonベースのライブラリは人気のある選択肢です。これらのフレームワークは、機械学習や深層学習ベースのアプリケーションに対して多くの事前構築ツールとリソースを提供しています。

必要なライブラリのインストール

このステップでは、”llama-cpp-python”とctransformersライブラリをインストールして、小規模な言語モデルを紹介します。以下のコマンドをターミナルで実行する必要があります。以下のコマンドを実行する際には、システムにPythonとpipがインストールされていることを確認してください。

pip install llama-cpp-pythonpip install ctransformers -q

 

出力:

 

 

ステップ3：事前学習済みの小規模言語モデルの取得

 

環境が整ったので、ローカルで使用するための事前学習済みの小規模な言語モデルを取得できます。小規模な言語モデルでは、トランスフォーマーよりも計算上の負荷が少ないLSTMやGRUなどのより単純なアーキテクチャを考慮することができます。また、トレーニング時間を短縮しながらモデルのパフォーマンスを向上させるために、事前学習済みの単語埋め込みを使用することもできます。しかし、迅速に作業を行うために、ウェブから事前学習済みのモデルをダウンロードします。

 

事前学習済みモデルのダウンロード

 

Hugging Face (https://huggingface.co/models)などのプラットフォームで、事前学習済みの小規模な言語モデルを見つけることができます。このウェブサイトを見ると、提供されているモデルのシーケンスを簡単に確認することができ、これらはオープンソースなのでアプリケーションにログインして簡単にダウンロードできます。

  

このリンクから必要なモデルを簡単にダウンロードして、ローカルディレクトリに保存できます。

from ctransformers import AutoModelForCausalLM

 

ステップ4：言語モデルの読み込み

 

上記のステップでは、Hugging Faceから事前学習モデルを確定しました。それを環境に読み込むことで、そのモデルを使用することができます。以下のコードで、ctransformersライブラリからAutoModelForCausalLMクラスをインポートします。このクラスは、因果関係の言語モデリング用のモデルの読み込みと操作に使用することができます。

  

# 事前学習済みモデルを読み込む
lm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML', model_file='llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_K_S.bin')

 出力：

 

 

ステップ5：モデルの設定

 

小規模な言語モデルは、特定のニーズに基づいて微調整することができます。実際のアプリケーションでこれらのモデルを使用する場合、効率と拡張性を重視する必要があります。したがって、小規模な言語モデルを大規模な言語モデルと比較して効率的にするために、コンテキストのサイズとバッチ処理（データをより小さなバッチに分割して高速計算する）を調整することができます。これによってスケーラビリティの問題も解決できます。

 

コンテキストサイズの変更

 

コンテキストサイズは、モデルが考慮するテキストの量を決定します。必要に応じて、コンテキストサイズの値を選択できます。この例では、このハイパーパラメータの値を128トークンとします。

model.set_context_size(128)

 

効率的なバッチ処理

 

バッチ処理を導入することにより、複数のデータセグメントを同時に処理することができます。これにより、クエリを並列処理し、大量のユーザーに対してアプリケーションをスケーラブルにすることができます。ただし、バッチサイズを決定する際には、システムの能力を十分に確認する必要があります。そうしないと、システムに重い負荷がかかり問題が発生する可能性があります。

model.set_batch_size(16)

 

ステップ6：テキストの生成

 

このステップまでに、モデルの作成、調整、保存は完了しました。これを使って簡単なテストを行い、期待通りの出力が得られるか確認することができます。入力クエリを与え、読み込んだ設定済みモデルに基づいてテキストを生成してみましょう。

for word in llm('VoAGIについて説明してください', stream=True):
    print(word, end='')

 出力：

 

 

ステップ7：最適化とトラブルシューティング

 

小規模な言語モデルのほとんどの入力クエリに適切な結果を得るために、次のことに注意することができます。

1. モデルの微調整: アプリケーションが高いパフォーマンスを要求する場合、つまり、クエリの出力を短時間で解決する必要がある場合は、モデルを特定のデータセット、モデルをトレーニングしているコーパスに対して微調整する必要があります。
2. キャッシュ: キャッシュ技術を使用することで、ユーザーごとに一般的に使用されるデータをRAMに保存しておくことができます。そのため、ユーザーがそのデータを再度要求した場合に、ディスクから再度取得する必要がなくなり、相対的に時間がかかります。これにより、将来のリクエストのスピードアップに寄与することができます。
3. 一般的な問題: モデルの作成、読み込み、設定時に問題が発生した場合は、ドキュメンテーションやユーザーコミュニティを参照してトラブルシューティングのヒントを確認することができます。

 

結論

 

この記事では、本記事で説明されている7つの簡単な手順に従って、ローカルCPU上で小規模な言語モデルを作成して展開する方法について説明しました。この費用対効果の高いアプローチは、さまざまな言語処理やコンピュータビジョンのアプリケーションに道を開き、より高度なプロジェクトのステッピングストーンとなります。ただし、プロジェクトを進める際には、以下のことを念頭に置いて、問題を克服する必要があります：

1. トレーニング中に定期的にチェックポイントを保存して、トレーニングを継続したり、モデルを中断した場合に回復したりできるようにします。
2. ローカルCPUで作業する際には、コードとデータパイプラインを効率的なメモリ使用に最適化します。
3. 将来的にモデルをスケーリングする必要がある場合は、GPUのアクセラレーションやクラウドベースのリソースの使用を検討してください。

小規模な言語モデルは、さまざまな言語処理タスクに対して柔軟で効率的なソリューションを提供します。正しい設定と最適化を行うことで、そのパワーを効果的に活用できます。

[Aryan Garg](https://www.linkedin.com/in/aryan-garg-1bbb791a3/)は、現在大学の最終年度に在籍しているB.Tech.電気工学の学生です。彼の興味はWeb開発と機械学習の分野にあります。彼はこの興味を追求し、これらの方向でさらに取り組むことを熱望しています。

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