Comment lancer un modèle LLM sur un ordinateur avec 32GB de RAM – guide étape par étape

Dans ce guide, nous allons voir comment lancer un modèle de langage de grande taille (LLM) sur un ordinateur avec 32GB de RAM. Les étapes suivantes vous permettront d'installer et de configurer l'environnement pour exécuter des modèles tels que Mistral 7B, Llama 2 ou d'autres modèles similaires.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous que votre ordinateur répond aux exigences suivantes :

• Système d'exploitation : Linux (recommandé) ou Windows 10/11
• Processeur : Intel i7/i9 ou AMD Ryzen 7/9
• Mémoire RAM : 32GB
• Carte graphique : NVIDIA avec au moins 16GB de mémoire VRAM (optionnel, mais recommandé)

Étape 1 : Installation de l'environnement

Installation de Python

Exécutez le modèle LLM dans un environnement Python. Installez la dernière version de Python (3.9 ou ultérieure) :

sudo apt update
sudo apt install python3.9 python3-pip python3-venv

Création d'un environnement virtuel

Créez un environnement virtuel pour éviter les conflits avec d'autres paquets :

python3.9 -m venv llm_env
source llm_env/bin/activate

Étape 2 : Installation des bibliothèques nécessaires

Installez les bibliothèques requises, y compris transformers et torch :

pip install torch transformers accelerate bitsandbytes

De plus, si vous prévoyez d'utiliser une carte graphique, installez la version appropriée de torch avec le support CUDA :

pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Étape 3 : Choix du modèle

Choisissez le modèle que vous souhaitez exécuter. Dans cet exemple, nous utiliserons le modèle Mistral 7B. Vous pouvez le télécharger depuis Hugging Face :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "mistralai/Mistral-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

Étape 4 : Configuration de la mémoire

Pour exécuter le modèle sur un ordinateur avec 32GB de RAM, vous devez configurer la mémoire afin d'éviter les dépassements. Vous pouvez le faire en utilisant la bibliothèque accelerate :

from accelerate import init_empty_weights, load_checkpoint_and_dispatch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    load_in_8bit=True  # Utilisez la quantification en 8 bits pour économiser de la mémoire
)

Étape 5 : Exécution du modèle

Maintenant, vous pouvez exécuter le modèle et générer du texte :

input_text = "Quel est le sens de la vie ?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Étape 6 : Optimisation

Pour améliorer les performances, vous pouvez essayer différentes techniques d'optimisation, telles que la quantification en 4 bits ou l'utilisation de la bibliothèque vLLM :

from vllm import LLM

llm = LLM(model=model_name)
outputs = llm.generate(prompts=[input_text], max_tokens=100)
print(outputs[0].outputs[0].text)

Résumé

Lancer un modèle LLM sur un ordinateur avec 32GB de RAM nécessite une configuration et une optimisation appropriées. En suivant les étapes ci-dessus, vous devriez être en mesure de lancer un modèle tel que Mistral 7B et de générer du texte. N'oubliez pas que les performances peuvent dépendre des spécificités de votre matériel et du modèle choisi.