Guest
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: (детальная инструкция по настройке в разделе “Настройка VPN/прокси“). Некоторые модели и ресурсы могут быть доступны только с американских IP-адресов. Ollama: Инструмент для простого развертывания и управления локальными LLM. Поддерживает широкий спектр моделей, включая LLaMa, Jais, Mistral, Qwen и другие. LM Studio: Графический пользовательский интерфейс, упрощающий взаимодействие с локально развернутыми LLM. Альтернатива работе через командную строку. (Опционально) ScriptRun: Платформа для развертывания моделей в облаке и организации сложных pipelines с использованием нескольких моделей. Настройка VPN/прокси: Зарегистрируйтесь на . 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 или в документации вашего ПО. Развертывание LLM: Способ 1: Ollama (через командную строку): Загрузите установочный файл Ollama для вашей ОС с . Установите Ollama, следуя инструкциям установщика. Откройте командную строку (терминал). На сайте в разделе “Models“ выберите нужную модель. Скопируйте команду запуска модели (например, 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 . 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: (исходный код, документация, примеры) Документация LM Studio: 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 🔗 Чат по нейронкам
