Como executar um modelo LLM em um computador com 32GB de RAM – guia passo a passo

Neste guia, discutiremos como executar um modelo de linguagem grande (LLM) em um computador com 32GB de RAM. Os passos abaixo permitirão que você instale e configure o ambiente para executar modelos como Mistral 7B, Llama 2 ou outros modelos semelhantes.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de que seu computador atende aos seguintes requisitos:

• Sistema operacional: Linux (recomendado) ou Windows 10/11
• Processador: Intel i7/i9 ou AMD Ryzen 7/9
• Memória RAM: 32GB
• Placa de vídeo: NVIDIA com pelo menos 16GB de memória VRAM (opcional, mas recomendado)

Passo 1: Instalação do ambiente

Instalação do Python

Execute o modelo LLM em um ambiente Python. Instale a versão mais recente do Python (3.9 ou superior):

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

Criação do ambiente virtual

Crie um ambiente virtual para evitar conflitos com outros pacotes:

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

Passo 2: Instalação das bibliotecas necessárias

Instale as bibliotecas necessárias, incluindo transformers e torch:

pip install torch transformers accelerate bitsandbytes

Além disso, se você planeja usar uma placa de vídeo, instale a versão apropriada do torch com suporte para CUDA:

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

Passo 3: Escolha do modelo

Escolha o modelo que deseja executar. Neste exemplo, usaremos o modelo Mistral 7B. Você pode baixá-lo do 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")

Passo 4: Configuração da memória

Para executar o modelo em um computador com 32GB de RAM, você precisa configurar a memória para evitar estouro. Você pode fazer isso usando a biblioteca accelerate:

from accelerate import init_empty_weights, load_checkpoint_and_dispatch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    load_in_8bit=True  # Use quantização de 8 bits para economizar memória
)

Passo 5: Execução do modelo

Agora você pode executar o modelo e gerar texto:

input_text = "Qual é o sentido da vida?"
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))

Passo 6: Otimização

Para melhorar o desempenho, você pode tentar diferentes técnicas de otimização, como quantização de 4 bits ou usar a biblioteca 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)

Resumo

Executar um modelo LLM em um computador com 32GB de RAM requer configuração e otimização adequadas. Seguindo os passos acima, você deve ser capaz de executar um modelo como o Mistral 7B e gerar texto. Lembre-se de que o desempenho pode depender das especificações do seu hardware e do modelo escolhido.