LocalGPT: Преимущества и особенности локального развертывания GPT-моделей
GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI является одной из самых популярных моделей для обработки естественного языка. Она способна выполнять широкий спектр задач, таких как генерация текста, перевод, ответы на вопросы и многое другое. Однако использование GPT через облачные сервисы может вызывать беспокойство по поводу конфиденциальности данных, стоимости и зависимости от интернет-соединения. В этом контексте локальное развертывание GPT-моделей, или LocalGPT, становится все более актуальным. В этой статье мы рассмотрим преимущества и особенности LocalGPT 😺.
Преимущества LocalGPT
Одним из главных преимуществ LocalGPT является возможность обработки данных без их передачи в облако. Это особенно важно для организаций и пользователей, которые работают с конфиденциальной или чувствительной информацией. Локальное развертывание обеспечивает полный контроль над данными и предотвращает потенциальные утечки.
🌐❌ Отсутствие зависимости от интернет-соединения
LocalGPT позволяет использовать возможности GPT-моделей без необходимости постоянного подключения к интернету. Это делает систему более надежной и доступной в условиях, где интернет-соединение нестабильно или отсутствует.
Использование облачных сервисов для работы с GPT-моделями может быть дорогостоящим, особенно при обработке больших объемов данных или при частом использовании. Локальное развертывание может значительно снизить затраты, поскольку нет необходимости оплачивать услуги облачных провайдеров.
LocalGPT предоставляет больше возможностей для настройки и оптимизации моделей под конкретные задачи и требования. Пользователи могут настраивать параметры модели, адаптировать её к своим данным и улучшать производительность.
Особенности LocalGPT
Локальное развертывание GPT-моделей требует мощного оборудования, особенно в случае использования больших моделей, таких как GPT-3. Необходимы графические процессоры (GPU) или специализированные ускорители для эффективной работы с такими моделями. Это может потребовать значительных инвестиций в оборудование.
Процесс установки и настройки LocalGPT может быть сложнее, чем использование облачных сервисов. Пользователи должны иметь определенные технические навыки для настройки окружения, установки зависимостей и оптимизации модели для работы на локальном оборудовании.
При использовании LocalGPT пользователи должны самостоятельно обеспечивать обновление и поддержку модели. Это включает в себя загрузку новых версий, установку патчей и мониторинг производительности. В облачных сервисах эти задачи выполняются провайдером.
Примеры использования LocalGPT
В медицинских учреждениях конфиденциальность данных имеет первостепенное значение. LocalGPT может использоваться для анализа медицинских записей, поддержки врачей в диагностике и помощи в исследовательской работе, обеспечивая полную защиту данных пациентов.
Компании могут использовать LocalGPT для обработки внутренних документов, автоматизации рутинных задач, создания интеллектуальных чат-ботов и многого другого, без риска утечки коммерческой тайны или других конфиденциальных данных.
Исследователи могут использовать LocalGPT для анализа больших объемов текстовых данных, автоматической генерации отчетов и проведения экспериментов с различными настройками модели, адаптируя её под свои конкретные нужды.
Установка LocalGPT
Клонируйте репозиторий с помощью git:
git clone https://github.com/PromtEngineer/localGPT.git
Установите conda для управления виртуальными окружениями:
Создайте и активируйте новое виртуальное окружение.
conda create -n localGPT python=3.10.0 conda activate localGPT
Установите зависимости с помощью pip:
Чтобы настроить окружение для запуска кода, сначала установите все необходимые зависимости:
pip install -r requirements.txt
Установка LLAMA-CPP:
LocalGPT использует LlamaCpp-Python для моделей GGML (вам понадобится llama-cpp-python <=0.1.76) и GGUF (llama-cpp-python >=0.1.83).
LlamaCpp — это библиотека для работы с моделями машинного обучения, оптимизированная для использования с различными аппаратными ускорителями, такими как NVIDIA GPU и Apple Metal (M1/M2). Она предоставляет удобный интерфейс для работы с моделями GGML (Generalized Geometric Machine Learning) и GGUF (Generalized Geometric Universal Framework), позволяя разработчикам эффективно развертывать и использовать модели на локальном оборудовании.
Если вы хотите использовать BLAS или Metal с llama-cpp, вы можете установить соответствующие флаги:
Для поддержки NVIDIA GPU используйте cuBLAS
# Пример: cuBLAS CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir
BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)— это стандартная спецификация для библиотек линейной алгебры, которая определяет набор базовых операций над векторами и матрицами. Эти операции включают в себя:
cuBLAS — это реализация BLAS от NVIDIA, разработанная для использования на графических процессорах (GPU) с поддержкой CUDA. cuBLAS предоставляет аналогичные функции, что и традиционные библиотеки BLAS, но с оптимизациями для выполнения на GPU, что позволяет значительно ускорить вычисления по сравнению с выполнением на центральном процессоре (CPU).
Для поддержки Apple Metal (M1/M2) используйте
# Пример: METAL CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir
Apple Metal — это низкоуровневый API для графики и вычислений, разработанный компанией Apple. Он предоставляет высокую производительность и низкую задержку для обработки графики и выполнения вычислительных задач на устройствах Apple, включая iOS, macOS, iPadOS и tvOS. Metal позволяет разработчикам напрямую взаимодействовать с графическим процессором (GPU) для создания высокоэффективных графических и вычислительных приложений.
Запуск LocalGPT в Docker
Запуск LocalGPT в Docker обеспечивает изолированное и воспроизводимое окружение, что упрощает управление зависимостями и настройку окружения. В этом руководстве мы рассмотрим шаги по установке и запуску LocalGPT в контейнере Docker.
Шаг 1: Установка Docker
Для начала необходимо установить Docker. Об этом можно прочитать тут:
Docker: революция в разработке и развертывании приложений
Шаг 2: Клонирование репозитория LocalGPT
Клонируйте репозиторий LocalGPT с GitHub:
git clone https://github.com/PromtEngineer/localGPT.git cd localGPT
Шаг 3: Создание и запуск Docker-образа
Сборка Docker-образа: Выполните команду для сборки Docker-образа:
docker build -t localgpt .
Запуск Docker-контейнера: После успешной сборки образа выполните команду для запуска контейнера:
docker run --rm -it localgpt
Шаг 4: Настройка GPU (не обязательно)
Если вы хотите использовать GPU для ускорения выполнения моделей, вам необходимо установить Docker с поддержкой NVIDIA. Следуйте этим шагам:
Установить Docker с поддержкой NVIDIA:
- Установите nvidia-docker или NVIDIA Container Toolkit
- Запуск контейнера с поддержкой GPU:
docker run --gpus all --rm -it localgpt
Пример Docker-команды для запуска скрипта с поддержкой cuBLAS
Если вы используете NVIDIA GPU и хотите запустить контейнер с поддержкой cuBLAS, используйте следующую команду:
docker run --gpus all --rm -e CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" -it localgpt
Запуск LocalGPT в Docker обеспечивает удобство и изолированность окружения, упрощает управление зависимостями и настройку. Docker позволяет легко развернуть и масштабировать приложения, обеспечивая их воспроизводимость и совместимость. Следуя этому руководству, вы сможете быстро настроить и запустить LocalGPT в контейнере Docker, используя как CPU, так и GPU для ускорения вычислений.
Данные для LocalGPT
Тестовый набор данных
Для тестирования в репозитории проекта есть файл для примера - Конституция США.
Ваши личные данные
Поместите ваши файлы в папку SOURCE_DOCUMENTS. Вы можете создавать несколько папок внутри папки SOURCE_DOCUMENTS, и код рекурсивно прочитает все ваши файлы.
LocalGPT в настоящее время поддерживает следующие форматы файлов. LocalGPT использует LangChain для загрузки этих форматов файлов. В коде в файле constants.py используется словарь DOCUMENT_MAP для сопоставления форматов файлов с соответствующими загрузчиками. Чтобы добавить поддержку другого формата файла, просто добавьте его в этот словарь с указанием соответствующего загрузчика из LangChain.
DOCUMENT_MAP = {
".txt": TextLoader,
".md": TextLoader,
".py": TextLoader,
".pdf": PDFMinerLoader,
".csv": CSVLoader,
".xls": UnstructuredExcelLoader,
".xlsx": UnstructuredExcelLoader,
".docx": Docx2txtLoader,
".doc": Docx2txtLoader,
}Запустите следующую команду, чтобы собрать все данные.
python ingest.py
Используйте аргумент device_type, чтобы указать конкретное устройство. Для запуска на CPU:
python ingest.py --device_type cpu
python ingest.py --device_type mps
Используйте help для получения полного списка поддерживаемых устройств:
python ingest.py --help
Эта команда создаст новую папку DB и использует её для нового хранилища векторов. Вы можете загрузить столько документов, сколько захотите, и все они будут накоплены в локальной базе данных. Если вы хотите начать с пустой базы данных, удалите папку DB и повторите сбор данных из документов.
Примечание: При первом запуске потребуется доступ к интернету для загрузки модели эмбеддингов (встраиваемых данных, по умолчанию: Instructor Embedding). При последующих запусках данные не будут покидать ваше локальное окружение, и вы сможете собирать данные без подключения к интернету.
Чат LocalGPT
Чтобы начать диалог с данными из ваших документов, выполните следующую команду (по умолчанию будет использоваться CUDA):
python run_localGPT.py
Вы также можете указать тип устройства так же, как в ingest.py:
python run_localGPT.py --device_type mps # для запуска на Apple silicon
Эта команда загрузит сбор данных в хранилище векторов и модель эмбеддингов. Затем вам будет предложено ввести запрос:
> Enter a query:
После ввода вашего вопроса нажмите Enter. LocalGPT займет некоторое время на обработку запроса в зависимости от вашего оборудования.🧙🏻♀️
Заключение
LocalGPT предоставляет значительные преимущества в области конфиденциальности, независимости от интернет-соединения, снижении затрат и возможности настройки. Однако, необходимо учитывать требования к оборудованию, сложности установки и необходимости самостоятельного обеспечения обновлений и поддержки. В условиях, где конфиденциальность данных и контроль над ними являются критически важными, LocalGPT может стать оптимальным решением. С развитием технологий и доступностью более мощного оборудования, локальное развертывание GPT-моделей будет становиться все более популярным и востребованным.