前言 Meta的大语言模型LLaMA 13B，现在用2060就能跑了~
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羊驼家族的Alpaca和Vicuna也都能运行，显存最低只需要6G，简直是低VRAM用户的福音有木有。
GitHub上的搭建教程火了之后，网友们纷纷跑来问苹果M2是不是也能跑。
这通操作的大致原理是利用最新版CUDA，可以将Transformer中任意数量的层放在GPU上运行。
与此前llama.cpp项目完全运行在CPU相比，用GPU替代一半的CPU可以将效率提高将近2倍。
而如果纯用GPU，这一数字将变成6倍。
网友实测的结果中，使用CPU每秒能跑2.1个token，而用GPU能跑3.2个。
生成的内容上，开发者成功用它跑出了“尼采文学”。
如何操作
在开始搭建之前，我们需要先申请获得LLaMA的访问权限。
传送门：https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/
此外还需要有一个Linux环境。（Windows用户可以用WSL2）
准备工作完成之后，第一步是将llama.cpp克隆到本地。
1git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
2cd llama.cpp
3pacman -S cuda //make sure you have CUDA installed
4make LLAMA_CUBLAS=1
如果没有安装CUDA，可以参考下面的步骤：
1wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
2sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
3wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb
4sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb
5sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
6sudo apt-get update
7sudo apt-get -y install cuda
然后是建立micromamba环境，安装Python和PyTorch等工具。
接着需要在micromamba环境下安装一些包：
1export MAMBA_ROOT_PREFIX=（自定义安装路径）
2eval "$(micromamba shell hook --shell=bash)"
3micromamba create -n mymamba
4micromamba activate mymamba
5micromamba install -c conda-forge -n mymamba pytorch transformers sentencepiece
然后运行Python脚本以执行转换过程：
1python convert.py ~/ai/Safe-LLaMA-HF-v2\ \(4-04-23\)/llama-13b/
之后将其量化为4bit模式。
1./quantize ~/ai/Safe-LLaMA-HF-v2\ \(4-04-23\)/llama-13b/ggml-model-f16.bin ~/ai/Safe-LLaMA-HF-v2\ \(4-04-23\)/llama-13b/ggml-model-13b-q4_0-2023_14_5.bin q4_0 8
接着是新建一个txt文本文档，把提示词输入进去，然后就可以运行了。
1./main -ngl 18 -m ~/ai/Safe-LLaMA-HF-v2\ \(4-04-23\)/llama-13b/ggml-model-13b-q4_0-2023_14_5.bin -f 文档名称.txt -n 2048q4_0 8
这步当中-ngl后面的数字是可以修改的，它代表了转换层的数量。
当该值为18时，运行中消耗的VRAM为5.5GB，根据显存的大小最高可以调至40。
网友：AMD不配吗
这一教程出现之后，网友们的新玩具又增加了。
“苦OpenAI久矣”的网友更是感觉仿佛找到了光。
这位网友就表示自己太期待在自己的设备上运行LLM了，宁愿花5千美元购置设备也不想给OpenAI交一分钱。
但AMD用户可能就不那么兴奋了，甚至透露出了嫉妒之情。
这套方法要用到CUDA（英伟达专用），所以AMD是不配了吗？
那么，你期待用自己的设备跑大语言模型吗？
参考链接：
[1].https://gist.github.com/rain-1/8cc12b4b334052a21af8029aa9c4fafc
[2].https://twitter.com/_akhaliq/status/1657779996247588865
[3].https://news.ycombinator.com/item?id=35937505
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