【ローカルAI】GUIでCodeLlama-34B-Instruct-GGUFを動かしてみる【text-generation-webui】
【ローカルAI】GUIでCodeLlama-34B-Instruct-GGUFを動かしてみる【text-generation-webui】 概要 ローカルLLMで最近話題の「CodeLlama-34B-Instruct-GGUF」をtext-generation-webuiから動かし、「ローカルLLMでもファインチューニングなしでプロンプト指示できる」感覚を体験してみる。 メイン読者ターゲット ご家庭にGPUがある人（CPUでも良いが遅い） 最適化だったり正しい理解ができてるかは別として、とりあえず動かしたい人 導入から書くので、推論スピードだけ確認したい人は下まですっ飛ばしてください。 導入 text-generation-webuiの導入 以下からclone 自分はpyenv+venv派なので python -m venv .venv でactivate。 あとは基本的にinstall
DPO による Llama 2 のファインチューニング｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Fine-tune Llama 2 with DPO 1. はじめに「RLHF」は「GPT-4」「Claude」などのLLMの事実上の最後の学習ステップとなっており、LLM出力の饒舌さや安全さが人間の期待と一致していることを確認します。ただし、RLの複雑さが持ち込まれます。適切な報酬関数を設定し、状態を推定するようにモデルを学習する必要があります。同時に、元のモデルから離れすぎないよう注意する必要があります。このようなプロセスは非常に複雑で、正しく行うのは容易ではありません。 Rafailov、Sharma、Mitchellらによる最近の論文「Direct Preference Optimization」では、既存の手法で使用されているRLベースの目標を、単純なバイナリクロスエントロピー損失を介して直接最適化できる目標に切り替えることを提
llama2のファインチューニング(QLORA)のメモ｜Kan Hatakeyama
2023/11/13追記以下の記事は､Llama2が公開されて数日後に書いた内容です｡ 公開から数ヶ月経った23年11月時点では､諸々の洗練された方法が出てきていますので､そちらも参照されることをおすすめします｡ (以下､元記事です) 話題のLamma2をファインチューニングします｡ QLoRAライブラリを使うパターンと､公式推奨の2つを試しました｡前者が個人的にはオススメです｡ 前提Hugging faceで配布されている公式のモデルが必要です｡以下を参考に､ダウンロードしておきます｡ データセット作成 (7/20 15:20追記 設定ミスってたので修正しました) test.jsonを適当に作ります｡ [ { "input": "", "output": "### Human: 富士山といえば?### Assistant: なすび" }, { "input": "", "output":
ゼロからはじめるPython 第106回 プログラム生成AIのCodeLlamaを手元のPCでも動かしてみよう：マピオンニュース
Mapion > ニュース > ネタ・コラム > ゼロからはじめるPython 第106回 プログラム生成AIのCodeLlamaを手元のPCでも動かしてみよう ChatGPTを筆頭にした「大規模言語モデル(LLM)」と呼ばれるAIが話題に上らない日はない。このAIが得意なタスクには「プログラムの自動生成」が挙げられるが、Metaからプログラム生成に特化したCodeLlamaが商用利用可能なオープンなライセンスでリリースされた。そこで実際に使ってみよう。 ○プログラミングは大規模言語モデルが得意とするタスク リリースからわずか2ヶ月で1億ユーザーを達成した「ChatGPT」の公開から本稿執筆時点で8ヶ月が過ぎた。筆者も業務でChatGPTをはじめ、Github Copilotなど、大規模言語モデル(LLM)関連サービスを使わない日はないくらいだ。 特に「プログラミング」は、間違いなく大規模
Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding
Today, we are releasing Code Llama, a large language model (LLM) that can use text prompts to generate code. Code Llama is state-of-the-art for publicly available LLMs on code tasks, and has the potential to make workflows faster and more efficient for current developers and lower the barrier to entry for people who are learning to code. Code Llama has the potential to be used as a productivity an
【Code Llama】最強コード生成AIの使い方と実践を解説 | WEEL
さらに、学習時には、16kトークン（≒16,000単語）という比較的長いデータを利用しているんだとか。 そのため、100kトークン（≒100,000単語）の入力に対しても高い精度で回答を出せるとのこと。 実務で使うプログラムは行数が多いので、かなり実用的なモデルなのではないでしょうか。 それでは、導入方法を見ていきましょう！ なお、軽量化されたLiteLlamaついて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。 →【LiteLlama】世界最軽量？わずか0.46Bの超軽量型Llama 2を使ってみた Code Llamaのライセンス 厳密には、Code Llamaはオープンソースではありません。 GitHubのCode Llamaのライセンスを確認すると、Llama2に準拠しているようです。 Code Llama Licence → https://github.com/fac
Google Colab で Code Llama を試す｜npaka
「Google Colab」で「Code Llama」を試したので、まとめました。 1. Code Llama「Code Llama」は、コードと自然言語の両方からコードとコードに関する自然言語を生成できる最先端のLLMです。研究および商用利用が可能で、無料で利用できます。 2. Code Llamaのモデル「Code Llama」は「Llama 2」ベースで、3種類を3サイズ提供しています。 ・Code Llama : 基本的なコード生成モデル ・CodeLlama-7b-hf ・CodeLlama-13b-hf ・CodeLlama-34b-hf ・Code Llama - Python : Pythonに特化したコード生成モデル ・CodeLlama-7b-Python-hf ・CodeLlama-13b-Python-hf ・CodeLlama-34b-Ptyhon-hf ・Cod
ローカルでも動く！？日本語に特化した強化学習済み対話GPT言語モデルを検証してみる - Qiita
はじめに 元AI女子高生「りんな」をご存知でしょうか LINEに突如現れたAI女子高生で話題となっていたと思いますので、ご存知の方も多いかとおもいます。 先日「りんな」の開発元であるrinna社から日本語特化の学習がされたGPT-2モデルが 商用利用可能なMITライセンス で公開されました。 rinna、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功 本モデルは、 ChatGPTに用いられている学習手法である、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功している とのことです。 かつ ローカル環境でも動作する ようです。 本記事では、その対話GPT言語モデルの動作を見てみようと思う 目次 動作環境 モデル動作確認（GoogleColab） ローカル環境で実行 さいごに 動作環境 検証環境 google colaboratory（Colab Pro版） ローカル検証環境 Win
ChatGPTに匹敵する性能の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」のデータが公開され一般家庭のPC上で動作可能に
Vicuna-13BはChatGPTの90％の性能を持つと評価されているチャットAIで、オープンソースなので誰でも利用できるのが特徴です。2023年4月3日にモデルのウェイトが公開され、誰でも手元のPCでチャットAIを動作させることが可能になったとのことで、早速使い勝手を試してみました。 GitHub - lm-sys/FastChat: The release repo for "Vicuna: An Open Chatbot Impressing GPT-4" https://github.com/lm-sys/FastChat/#vicuna-weights 2023年3月30日にはオンラインで動作を試せるデモ版が公開されていました。デモ版の様子は下記の記事で確認できます。 ChatGPTやGoogleのBardに匹敵する精度の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」が公開され
Automation Anywhere - アンケート調査をもとにAI(機械学習)にて販売推進リソースの最適化を考えてみた。｜技術ブログ｜C&S ENGINEER VOICE
アンケート調査をもとにAI(機械学習)にて推進リソースの最適化を考えてみた。 こんにちは、さすらいのデータサイエンティストの吉岡です。 Imagine Tokyo2019にて、展示ブースにたって接客をした際 私が回答する内容のことなのか、より高度なエンジニアスキルを持った方が説明したほうが 案件受注につながる可能性が高いのではないかと疑問に感じ アンケート調査をもとにRPA+AI(機械学習)を使って販売推進リソースの最適化ができないか、考えてみました。 目次 概要 環境 前提条件 教師あり学習と機械学習の手法について 決定木モデルについて アンケート内容 回答通知メール受信をトリガーにRPA実行 受注案件確率から高、中、低ごとに自動的にアサインのメールが届く 今後の課題 動画 概要 セミナーなどのアンケートデータから案件受注をAIにてスコアリングして案件受注確率から人材をアサインできれば、
【OpenPose】〇〇の画像をアップすると近い構図の〇〇の画像が送られてくる。を自動化してみた。 - Qiita
はじめに この記事は、Twitterのハッシュタグで話題の #アニメの画像をアップすると近い構図の水谷隼の画像が送られてくる #羽生くんの画像をアップすると近い構図の羽生さんの画像が送られてくる #アニメの画像をアップすると近い構図の水谷隼の画像が送られてくる ｷﾀ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!!ʬʬʬʬʬʬ pic.twitter.com/MrzTEZ7vfh — みも厨 (@mimochull0628) 2016年8月17日 をOpenPoseで自動化してみた。という内容です。タイトルで誤解を生みそうですが、 自動で送られてくるbotではなく近い構図の自動抽出までをスコープにしています。 また、近い構図の抽出と言っても何も高度なことはしておらず、「あれ？OpenPose使えば簡単にできるんじゃね？」と見切り発車でやってみた系記事なので、ご了承ください。(期待値調整) それにしても面白いで
CentOS7で機械学習の環境をさくっと作る手順 - Qiita
はじめに 中古パソコンを使って機械学習の環境を整備するということを始めたので、備忘のために手順をメモしておきます。 主な手順 CentOSのダウンロードとインストール yumにてPython3関連のソフトウェア取得 pip3にてPython3のライブラリ取得 Jupyter Notebookの設定 CentOSのダウンロードとインストール 以下のリンク先でisoファイルを入手できます。 Download CentOS isoファイルのデータをDVDまたはUSBメモリに書き込み、パソコンへインストールします。 インストールが終われば、再起動してログイン。 IPアドレスを確認するために以下のコマンドを実行。
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GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models.