Die Revolution der Lokalen KI: Llama.cpp und Gradio im Einsatz

Einführung

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere der großen Sprachmodelle (LLMs) hat sich in den letzten Jahren viel getan. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Entwicklung von Llama.cpp, einer Open-Source-C++-Bibliothek, die es ermöglicht, leistungsstarke Sprachmodelle auf lokaler Hardware auszuführen. Dank der Python-Bindungen und der Integration mit Gradio ist es nun möglich, diese Modelle auf einem Laptop zu betreiben und über eine benutzerfreundliche Weboberfläche zu interagieren. In diesem Artikel werden wir die Funktionsweise und die Vorteile von Llama.cpp und Gradio untersuchen.

Die Evolution der Lokalen LLMs

Traditionell wurden große Sprachmodelle auf leistungsstarken Servern mit speziellen Hardwarebeschleunigern wie GPUs oder TPUs ausgeführt. Dies bedeutete, dass der Zugang zu solchen Modellen oft auf große Unternehmen und Forschungseinrichtungen beschränkt war. Mit der Einführung von Llama.cpp hat sich dies grundlegend geändert. Diese Bibliothek bietet eine effiziente Implementierung von LLMs in C++, die auf einer Vielzahl von Hardwarekonfigurationen laufen kann, einschließlich herkömmlicher Laptops.

Python-Bindungen für Llama.cpp

Eine der herausragenden Eigenschaften von Llama.cpp ist die Möglichkeit, sie über Python-Bindungen zu nutzen. Dies erleichtert die Integration in bestehende Python-Workflows und ermöglicht es Entwicklern, die Leistungsfähigkeit von Llama.cpp ohne tiefgehende Kenntnisse in C++ zu nutzen. Die Python-Bindungen bieten eine hohe Flexibilität und unterstützen verschiedene Modelle und Anwendungen.

Gradio: Einfache Web-UI-Integration

Gradio ist ein weiteres leistungsstarkes Tool, das die Interaktion mit KI-Modellen vereinfacht. Es bietet eine benutzerfreundliche Weboberfläche, über die Modelle in Echtzeit getestet und integriert werden können. Durch die Kombination von Llama.cpp und Gradio können Benutzer in weniger als fünf Minuten eine lokale Chatbot-UI erstellen und mit ihr interagieren.

Installation und Einrichtung

Die Einrichtung von Llama.cpp und den zugehörigen Python-Bindungen ist relativ einfach. Hier sind die grundlegenden Schritte zur Installation und Konfiguration:

Vorbereitung

- Python 3.8+ und ein C-Compiler sind erforderlich. - Auf Linux-Systemen: gcc oder clang. - Auf Windows: Visual Studio oder MinGW. - Auf macOS: Xcode.

Installation

Um die Python-Bindungen von Llama.cpp zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl: ``` pip install llama-cpp-python ``` Dieser Befehl kompiliert die Bibliothek aus dem Quellcode und installiert sie zusammen mit dem Python-Paket.

Konfiguration

Llama.cpp unterstützt verschiedene Hardwarebeschleunigungs-Backends zur Beschleunigung der Inferenz. Die Konfigurationsoptionen können über Umgebungsvariablen oder CLI-Flags während der Installation gesetzt werden. Beispiel: ``` CMAKE_ARGS="-DLLAMA_BLAS=ON -DLLAMA_BLAS_VENDOR=OpenBLAS" pip install llama-cpp-python ```

Erste Schritte mit Llama.cpp

Nach der Installation können Sie Llama.cpp verwenden, um Textvervollständigungen und andere Aufgaben durchzuführen. Hier ist ein einfaches Beispiel zur Textvervollständigung: ``` from llama_cpp import Llama llm = Llama(model_path="./models/7B/llama-model.gguf") output = llm("Q: Nennen Sie die Planeten im Sonnensystem? A: ", max_tokens=32, stop=["Q:", "\n"], echo=True) print(output) ``` Dieses Beispiel lädt ein Modell und generiert eine Antwort auf die Frage nach den Planeten im Sonnensystem.

Modelle aus dem Hugging Face Hub laden

Llama.cpp ermöglicht das direkte Laden von Modellen im gguf-Format vom Hugging Face Hub. Hierfür muss das Paket huggingface-hub installiert sein: ``` pip install huggingface-hub ``` Ein Beispiel zum Laden eines Modells: ``` from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained(repo_id="Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF", filename="*q8_0.gguf", verbose=False) ```

Chat-Vervollständigung

Die High-Level-API von Llama.cpp bietet eine einfache Schnittstelle zur Chat-Vervollständigung. Dies erfordert, dass das Modell weiß, wie Nachrichten in ein einzelnes Prompt-Format umgewandelt werden. Ein Beispiel: ``` from llama_cpp import Llama llm = Llama(model_path="path/to/llama-2/llama-model.gguf", chat_format="llama-2") llm.create_chat_completion(messages=[ {"role": "system", "content": "You are an assistant who perfectly describes images."}, {"role": "user", "content": "Describe this image in detail please."} ]) ```

JSON und JSON Schema Modus

Um Antworten auf gültiges JSON oder ein spezifisches JSON Schema zu beschränken, kann das Argument response_format in create_chat_completion verwendet werden. Beispiel für den JSON Modus: ``` from llama_cpp import Llama llm = Llama(model_path="path/to/model.gguf", chat_format="chatml") llm.create_chat_completion( messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that outputs in JSON."}, {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020"}], response_format={"type": "json_object"}, temperature=0.7 ) ```

Fazit

Die Kombination von Llama.cpp und Gradio bietet eine leistungsstarke Lösung zur lokalen Ausführung großer Sprachmodelle. Mit minimaler Einrichtung und hoher Leistung können Benutzer auf einfache Weise mit fortschrittlichen KI-Modellen interagieren. Diese Entwicklung eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen und Entwickler, die KI in ihre Anwendungen integrieren möchten, ohne auf teure Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Bibliographie - https://twitter.com/freddy_alfonso_/status/1805664151966044313 - https://github.com/abetlen/llama-cpp-python - https://github.com/ggerganov/llama.cpp - https://awinml.github.io/llm-ggml-python/ - https://medium.com/@manuelescobar-dev/achieve-state-of-the-art-llm-inference-llama-3-with-llama-cpp-c919eaeaac24 - https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1cp9yrr/llamacpp_gradio_based_opensource_tool_to_run_llm/ - https://christophergs.com/blog/running-open-source-llms-in-python - https://www.youtube.com/watch?v=jmjR7kMaAak