Un chatbot alimentato da un Llama può essere addestrato su una CPU?
L'addestramento di un chatbot alimentato da un Llama sulla CPU
Costruire un chatbot locale con Llama2, LangChain e Streamlit su una CPU
Introduzione
L’avvento dei modelli locali è stato accolto dalle aziende che desiderano creare le proprie applicazioni LLM personalizzate. Consentono agli sviluppatori di creare soluzioni che possono essere eseguite offline e rispettare i requisiti di privacy e sicurezza.
Tali LLM erano originariamente enormi e rivolti principalmente alle aziende che hanno i fondi e le risorse per fornire GPU e addestrare modelli su grandi volumi di dati.
Tuttavia, i LLM locali sono ora disponibili in dimensioni molto più contenute, il che solleva la domanda: è possibile per gli individui con CPU di base utilizzare gli stessi strumenti e tecnologie?
È una domanda che vale la pena considerare poiché gli utenti possono trarre molti vantaggi dal costruire il proprio chatbot personale e locale che può eseguire attività offline.
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Qui, esploreremo questa possibilità costruendo un chatbot chiuso utilizzando il Llama2 di Meta su una CPU e valuteremo le sue prestazioni come strumento affidabile per le persone.
Studio di caso
Per testare la fattibilità di un chatbot locale che può essere eseguito offline su un computer personale, effettuiamo uno studio di caso.
L’obiettivo è costruire un chatbot utilizzando una versione quantizzata del Llama2 di Meta (7B parametri). Il modello verrà utilizzato per creare un’applicazione LangChain che facilita la generazione di risposte, a cui si può accedere tramite un’interfaccia utente che consente alle persone di interagire con l’applicazione.
Il chatbot verrà addestrato con due documenti in formato PDF (entrambi accessibili tramite l’API arXiv):
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A titolo informativo, questo chatbot sarà addestrato su un computer con le seguenti specifiche:
- Sistema operativo: Windows 10
