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Llama-3.1-70B-Japanese-Instruct-2407を試してみた
今回は、CyberAgentが公開した「meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct に基づいた日本語の継続的に事前トレーニングされたモデル」のGGUFフォーマット変換モデル「Llama-3.1-70B-Japanese-Instruct-2407-gguf」を試してみました。この記事では、モデルの準備から実際の動作確認までの手順を詳細に解説し、その結果についても触れていきます。
1. 準備
まずは、環境を整えるところから始めます。今回はUbuntu 22.04をWSL2上で使用し、ドスパラの「GALLERIA UL9C-R49」というPCを利用しました。スペックは以下の通りです：
- CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Processor
- メモリ: 64GB
- GPU: NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 Laptop GPU (16GB) と NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 (24GB)
仮想環境の構築
まずは、Pythonの仮想環境を構築します。
python3 -m venv llama3.1
cd llama3.1
source bin/activate
次に、必要なパッケージをインストールします。
pip install torch transformers
続いて、llama-cpp-pythonをcuBLASを有効にしてインストールします。
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" pip install llama-cpp-python
アップグレードする場合は以下のコマンドを使用します。
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" pip install llama-cpp-python --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir
2. GGUFフォーマットの選択
CyberAgentが公開しているモデルは多くのGGUFフォーマットがありますが、今回は4bit量子化のモデルであるIQ4_XSを使用します。
3. コードの準備
以下のコードをquery4llama-cpp.pyとして保存します。このコードは、モデルを読み込み、ユーザーの質問に対して回答を生成するものです。DRY原則に従い、コードを簡潔にまとめました。
import sys
import argparse
from huggingface_hub import hf_hub_download
from llama_cpp import Llama, llama_chat_format
import time
def parse_arguments():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model-path", required=True)
parser.add_argument("--ggml-model-path", required=True)
parser.add_argument("--ggml-model-file", required=True)
parser.add_argument("--max-tokens", type=int, default=256)
parser.add_argument("--n-ctx", type=int, default=2048)
parser.add_argument("--n-threads", type=int, default=1)
parser.add_argument("--n-gpu-layers", type=int, default=-1)
return parser.parse_args()
def setup_model(args):
ggml_model_path = hf_hub_download(args.ggml_model_path, filename=args.ggml_model_file)
chat_formatter = llama_chat_format.hf_autotokenizer_to_chat_formatter(args.model_path)
chat_handler = llama_chat_format.hf_autotokenizer_to_chat_completion_handler(args.model_path)
return Llama(model_path=ggml_model_path, chat_handler=chat_handler, n_ctx=args.n_ctx,
n_threads=args.n_threads, n_gpu_layers=args.n_gpu_layers), chat_formatter
def generate_response(model, chat_formatter, prompt, history=None):
start = time.process_time()
messages = [{"role": "system", "content": "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。"}]
if history:
messages.extend(history)
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
formatted_prompt = chat_formatter(messages=messages)
outputs = model.create_chat_completion(messages=messages, temperature=0.8, top_p=0.95,
top_k=40, max_tokens=args.max_tokens, repeat_penalty=1.1)
response = outputs["choices"][0]["message"]["content"]
print(response)
end = time.process_time()
print(f"prompt tokens = {outputs['usage']['prompt_tokens']}")
print(f"output tokens = {outputs['usage']['completion_tokens']} ({outputs['usage']['completion_tokens'] / (end - start):.2f} [tps])")
print(f" total time = {end - start:.2f} [s]")
return response
if __name__ == "__main__":
args = parse_arguments()
model, chat_formatter = setup_model(args)
history = []
history.append({"role": "assistant", "content": generate_response(model, chat_formatter, "ソードアート・オンラインとは何ですか？")})
history.append({"role": "assistant", "content": generate_response(model, chat_formatter, "続きを教えてください", history)})
4. 実行とデモンストレーション
以下のコマンドで実行します。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python query4llama-cpp.py \
--model-path cyberagent/Llama-3.1-70B-Japanese-Instruct-2407 \
--ggml-model-path mmnga/Llama-3.1-70B-Japanese-Instruct-2407-gguf \
--ggml-model-file Llama-3.1-70B-Japanese-Instruct-2407-IQ4_XS.gguf
プロンプトに対する応答例として、「ソードアート・オンラインとは何ですか？」という質問をしてみましょう。
>>> ソードアート・オンラインとは何ですか？
ソードアート・オンラインは、川原礫による日本のライトノベルシリーズです。物語は、近未来の仮想現実MMORPG「ソードアート・オンライン（SAO）」を舞台に、主人公キリトがゲームの中での冒険を繰り広げる様子を描いています。ゲーム内での死は現実世界でも死を意味するという過酷な設定の中、キリトと仲間たちは生き残りをかけて戦います。
5. まとめ
今回試したモデル「Llama-3.1-70B-Japanese-Instruct-2407-gguf」は、日本語の継続的事前学習が施された非常に優秀なモデルです。推論のパフォーマンスは9.7~10.7トークン/秒で、VRAMの使用量は37.6GBでした。
このモデルは、特に日本語の質問応答において高い精度を発揮します。今後もさらなる改善と応用が期待されます。
今回の記事が、皆さんの参考になれば幸いです。ご質問やご意見がありましたら、ぜひお知らせください！
参考・引用元:
[1] https://note.com/npaka/n/n882666d26469