Локальное развертывание нейросетевых моделей на своем ноутбуке без видеокарты. Нейросреда 6.11

Цель: Освоить запуск больших языковых моделей на собственном компьютере, обеспечивая конфиденциальность данных и независимость от облачных сервисов.

Преимущества локального развертывания:

Конфиденциальность: Данные не передаются на сторонние серверы, обеспечивая полную конфиденциальность.

Автономность: Работа с моделью не зависит от наличия интернет-соединения.

Дообучение: Возможность кастомизации модели под специфические задачи путем дообучения на собственных данных.

Экономия: Избежание затрат на использование облачных API, оплачиваются только расходы на электроэнергию.

Необходимое ПО и сервисы:

VPN или прокси с американским IP-адресом:

Рекомендованный сервис: app.cyberyozh.com (детальная инструкция по настройке в разделе "Настройка VPN/прокси").

Некоторые модели и ресурсы могут быть доступны только с американских IP-адресов.

Ollama: ollama.ai

Инструмент для простого развертывания и управления локальными LLM.

Поддерживает широкий спектр моделей, включая LLaMa, Jais, Mistral, Qwen и другие.

LM Studio: lmstudio.ai

Графический пользовательский интерфейс, упрощающий взаимодействие с локально развернутыми LLM.

Альтернатива работе через командную строку.

(Опционально) ScriptRun: scriptrun.ai

Платформа для развертывания моделей в облаке и организации сложных pipelines с использованием нескольких моделей.

Настройка VPN/прокси:

Зарегистрируйтесь на app.cyberyozh.com.

В личном кабинете выберите "Сервисы" - "Купить прокси".

Выберите тип прокси "Резидентские".

Выберите локацию "Соединенные Штаты Америки".

Оплатите выбранный тариф и получите данные для доступа к прокси-серверу (IP-адрес, порт, логин, пароль).

Настройте ваш браузер или операционную систему для использования прокси, следуя инструкциям на сайте app.cyberyozh.com или в документации вашего ПО.

Развертывание LLM:

Способ 1: Ollama (через командную строку):

Загрузите установочный файл Ollama для вашей ОС с ollama.ai.

Установите Ollama, следуя инструкциям установщика.

Откройте командную строку (терминал).

На сайте ollama.ai в разделе "Models" выберите нужную модель.

Скопируйте команду запуска модели (например, llama.cpp run llama-32).

Вставьте команду в командную строку и нажмите Enter.

Для взаимодействия с моделью вводите промпты в командной строке.

Способ 2: LM Studio (графический интерфейс):

Скачайте и установите LM Studio с lmstudio.ai.

Запустите приложение.

Нажмите кнопку "Download Model" или "Add Model".

Выберите нужную модель из списка доступных или укажите путь к скачанному файлу модели.

После загрузки модели вы сможете взаимодействовать с ней через интерфейс LM Studio.

Квантование моделей:

Квантование — это техника сжатия моделей, уменьшающая их размер и требования к ресурсам. Квантованные модели могут работать быстрее и требовать меньше оперативной памяти, но при этом незначительно теряют в качестве генерации.

Дообучение моделей:

Дообучение позволяет адаптировать модель к специфическим задачам и данным. Для дообучения необходимо подготовить датасет и использовать специализированные инструменты. Рекомендуется проводить дообучение на мощных серверах или в облачных сервисах, таких как Google Colab.

Дополнительная информация:

GitHub Ollama: github.com/ollama-ai/ollama (исходный код, документация, примеры)

Документация LM Studio: docs.lmstudio.ai

Ресурсы по промпт-инжинирингу: (ссылки на релевантные ресурсы, например, гайды, статьи, сообщества)

Этот материал предоставляет базовые знания для локального развертывания LLM. Рекомендуется дополнительно изучить документацию Ollama и LM Studio, а также ознакомиться с ресурсами по промпт-инжинирингу для более эффективного взаимодействия с моделями
🔗 Телеграм-канал https://t.me/NeuralMagic_official
🔗 Чат по нейронкам https://t.me/futuremind_group