Intel Macで雑にローカルLLM

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1. Intel Macで雑にローカルLLM
2. このスライド ※このスライドの情報はちょっと古いので実際 に使用する場合は「その2」をご参照いただい た方が良いです。 https://speakerdeck.com/kenkino/intel-mac- deza-nirokarullm-sono2-za-nigpumoshi-tutemita • 自宅のIntel MacBook Proで雑にローカルLLMを 試した記録。
3. 自己紹介 • 氏名:木下　兼一 • 趣味： – 家のインフラいじり – FreeBSD、Linux、Raspberry Pi いじり – サイクリング – キャンプ – ドローン(野外で飛ばせるのが欲しい＆資格取らんと) – 小田原で有害鳥獣駆除のお手伝い – 猟銃所持（安全な取り扱い練習中） ※技術相談、執筆依頼等お伺いいたします。
4. ローカルLLMが面白そう • ローカル環境でChatGPTみたいなことができる • しかし見ていると日本語向けの環境がない？ • できるけど微妙という話も
5. やってみるか • サクッと使えるツールを見つけた • 日本語学習モデルが出てきた – https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-Llama-2- 13b　※ 現時点でダウンロードして使用可能な最新モデ ル – 詳細はこちら https://note.com/elyza/n/n5d42686b60b7
6. 使えそうなもの 調べてみたところこんなところかと • ツール – llama.cpp • https://github.com/ggerganov/llama.cpp – Ollama • https://ollama.com • 日本語学習モデル – ELYZA • ということでこれらを組み合わせて動かしてみた
7. 使用したマシン • 16インチ MacBook Pro 2019 – CPU:2.4GHz intel Corei 9 8core 16thread – GPU:AMD Radeon Pro 5500M 8GB – メモリ:64GB – ストレージ:1TB
8. お試しその1-llama.cpp • リポジトリダウンロード – git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git • ビルド – cd llama.cpp – make -j ※ 実行後 mainという実行モジュールが作成される • 学習モデルダウンロード – wget https://huggingface.co/mmnga/ELYZA-japanese- Llama-2-13b-instruct-gguf/resolve/main/ELYZA-japanese- Llama-2-13b-instruct-q4_K_M.gguf
9. 動かしてみる • 下記コマンドで実行 – ./main -m 'ELYZA-japanese-Llama-2-13b-fast-instruct- 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>>仕事の熱意を取り戻 すためのアイデアを5つ挙げてください。 [/INST]' • 動いた！！しかし激重（実行時間7分近く） • CPUだけで動かしたら更に重いだろ、ネタでやってみようw • やってみたら結構早かった (@@;;（実行時間1分ちょい）
10. 比較 • GPU（Metal）使用 – llama_print_timings: eval time = 331950.94 ms / 233 runs ( 1424.68 ms per token, 0.70 tokens per second) – llama_print_timings: total time = 383524.05 ms / 273 tokens • CPUのみ – llama_print_timings: eval time = 71923.93 ms / 255 runs ( 282.05 ms per token, 3.55 tokens per second) – llama_print_timings: total time = 81259.32 ms / 295 tokens • 謎???
11. お試しその2- Ollama • インストール – 公式サイト https://ollama.com よりアプリをダウン ロードしてインストール • 使い方 – ターミナルでコマンドを使って実行 – ollama run （学習モデル）
12. OllamaでELYZAを使う • 設定ファイルを作成 – ollama show llama2:7b-chat --modelfile • .Modelfileというファイルが生成されるのでエディタのFROM セクションにダウンロードした学習モデルのパスを記載 • ローカルに使える形式に変換 – ollama create elyza:13b-instruct -f Modelfile • 実行 – ollama run elyza:13b-instruct
13. 使ってみて • CPUだけでもそこそこ使える • GPUについてはチューニング次第で傾向が変 わったりしないだろうか？ • 最近のMac向けにはApple Siliconでの使用が前 提で高速なようなのでM*のMacBook Proが欲し い
14. その他試してみたもの • CrewAI – https://github.com/joaomdmoura/crewai/ – 仮想のエージェントを複数作成してお題についてやり とりした結果を表示する • なんとか動かせたものの – 回答時間が長い – 回答が微妙な気が – しかしそれぞれのエージェントが議論している様な出 力もあるので、もう少し試してみるかなと
15. ご清聴ありがとうございました。