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@yo-yamada(Yosuke Yamada)

自宅PCでもAIしたい！ChatRWKVでLLMをはじめよう

Last updated at Posted at 2023-04-09

自宅PCでも動くLLM、ChatRWKV

ChatRWKVは100% RNNで実装されたRWKVという言語モデルを使ったチャットボットの実装です。
RWKVは高速でありながら省VRAMであることが特徴で、Transformerに匹敵する品質とスケーラビリティを持つRNNとしては、今のところ唯一のものであるそうです。
https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV

このChatRWKVを、一般のご家庭にあるようなゲーミングPCで、それなりに高速に動作させることができたので、導入方法を紹介します。

  • GPU: Nvidia GTX1070(VRAM 8G)
  • メモリ: 16G
  • CPU: Intel Core i7-7820HK
  • OS: Windows11

本手順のポイントは、pytorchのCUDA対応版を入れることと、環境変数RWKV_CUDA_ON=1を設定してGPUで動作するRWKVのCUDAカーネルをビルドすることです。両方CUDA使った方がよいです。
NVIDIAのグラボの乗ったPCへインストールすることを想定しています。

GPU付きのクラウドPCをPaperspace COREで借りて、ChatRWKVを動かすまでの手順を動画にしました。

Paperspace COREを使うと16GBのVRAMを搭載したA4000インスタンスが1時間あたり約0.76ドル(約100円少々)で使えて、Ravenの7Bモデルまでは動作させることができました。
Paperspaceのアカウントを新しく作る方は、こちらの紹介コードを使うと10ドル分お得になります。
https://console.paperspace.com/signup?R=2VKCZ4L

セットアップ手順

  1. Pythonのインストール
    私は3.10.4を入れていたのでそれを使いましたが、3.10系であれば動くと思います。
    https://www.python.org/downloads/windows/

  2. CUDA Toolkitのインストール
    PytorchのCUDA対応版を使うため、またRWKV_CUDA_ONにするために必要です。最新の12系ではなくRWKV公式の手順に記載された11.7を入れます。
    https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local

  3. VS2022 build toolsで「C++によるデスクトップ開発」をインストール
    RWKV_CUDA_ON=1でCUDAカーネルをビルドするために必要です。
    https://aka.ms/vs/17/release/vs_BuildTools.exe
    MSVC v143と、Windows 11 SDKと、Windows用C++ CMakeツールを入れます。
    スクリーンショット_20230406_000715_m.png

  4. ChatRWKVのインストール
    Git for windowsを入れている方は git clone https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV を実行します。
    Gitを入れてない方はChatRWKVのGithubページ右上の「Code」から「Download ZIP」して展開してもよいでしょう。
    https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV
    ChatRWKVフォルダを置く場所は任意ですが、私は「C:\Users\私のユーザ名\usr\ChatRWKV」にしました。

  5. Python仮想環境の作成
    ・スタートメニューの検索で「x64 Native Tools Command Prompt for VS 2022」を探して開き、コマンドプロンプトを準備します。
    ・cdコマンドでChatRWKVのフォルダに移動して、以下を実行して .venv フォルダ以下にPythonの仮想環境をつくります。
    py -m venv .venv

    ・python310.dllを準備します。
    C:\Users\自分のユーザ名\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python310.dll を .venv\Scripts フォルダにコピーしておきます。コピー元のファイルがなかったらCドライブでpython310.dllを探してコピってください。

    ・python310.libを準備します。
    .venv\Scripts フォルダの中に libs フォルダを作ります。
    C:\Users\自分のユーザ名\AppData\Local\Programs\Python\Python310\libs\python310.lib を .venv\Scripts\libs フォルダにコピーしておきます。コピー元のファイルがなかったらCドライブでpython310.libを探してコピってください。

    ・RWKVでCUDAを使うための環境変数もactivate.bat(ChatRWKVフォルダの.venv/Scripts/activate.bat)に書いておきます。
    set RWKV_CUDA_ON=1

  6. Python仮想環境の有効化
    コマンドプロンプトでChatRWKVのフォルダで以下を実行して、Pythonの仮想環境を有効化します。この操作は、セットアップが終わった後も、コマンドプロンプトを新しく開いてChatRWKVを実行するたびに必要です。
    .venv\Scripts\activate.bat

  7. Pipで必要なパッケージを入れていく
    普通にpipでtorchをインストールするとCUDA非対応版が入ってしまいます。入れたCUDA Toolkitのバージョンに対応したものをPytorchのアーカイブから探してバージョン指定して入れましょう。
    https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    pip install torch==2.0.0+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    pip install rwkv
    pip install ninja
    pip install numpy
    pip install -r requirements.txt

  8. モデルの入手
    RWKV-4で使える適当なモデルを入手します。RavenはRWKV-4-PileモデルをAlpaca, CodeAlpaca, Guanaco, GPT4All, ShareGPT等でファインチューンしたものです。
    今の時点では、日本語中国語を1.5%含む、RWKV-4-Raven-EngAndMoreの新しいバージョンを使うのが日本語では使いやすいのではと思います。
    https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-raven/tree/main
    1B,3B,7B,14B等はモデルのパラメータ数(B=10億)で、大きいほど賢い回答が生成できますが、それだけメモリも占有し計算も重くなるので、まずは小さめのモデルから試していくのがよいのではと思います。
    モデルはChatRWKVのフォルダに置きます。私はいったんRWKV-4-Raven-7B-v6-EngChnJpn-20230331-ctx4096.pthを使いました。

  9. 実行スクリプトv2/chat.pyの修正
    ・RWKV_CUDA_ONの修正
    os.environ["RWKV_CUDA_ON"] = '0'
    ↓
    os.environ["RWKV_CUDA_ON"] = '1'

    ・モデルファイル名の修正(拡張子pthを除いたファイル名を設定する)
    args.MODEL_NAME = '/fsx/BlinkDL/HF-MODEL/rwkv-4-raven/RWKV-4-Raven-14B-v6-Eng-20230401-ctx4096' # try +i for "Alpaca instruct"
    ↓
    args.MODEL_NAME = 'RWKV-4-Raven-7B-v6-EngChnJpn-20230331-ctx4096'

  10. チャットスクリプトを実行
    python v2\chat.py

VRAMが足りない場合

チャットスクリプト実行後、VRAMが足りない場合は RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 394.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 7.22 GiB already allocated; 0 bytes free; 7.34 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF みたいなエラーが出ます。

この場合、より小さいモデルを使うか、使いたいモデルの一部をGPUのVRAMでなく普通のRAMに載せてCPUに処理させるよう変換するstrategyを採用することで、VRAMの使用量を減らすことができます。
どういったstratergyでどの程度VRAMの使用量を減らせるかについては、PyPIのrwkvのページが参考になります。
https://pypi.org/project/rwkv/

基本的にはGPUで処理させる方が速いので、各自の環境でVRAMにできるだけ多くモデルを載せられるようなstrategyを探るのがよいと思います。
私の環境(VRAM8G)では、下記の7Bのモデルは 'cuda fp16i8 -> cpu fp32 *1' のstrategyで、ぎりぎりVRAMに載りました。
python .\v2\convert_model.py --in .\RWKV-4-Raven-7B-v6-EngChnJpn-20230331-ctx4096.pth --out .\cudafp16i8_cpufp32x1.pth --strategy "cuda fp16i8 -> cpu fp32 *1"

モデルをstrategyで変換したら、それに合わせてv2\chat.pyを編集して、再度チャットスクリプトを実行します。
・strategyの編集
args.strategy = 'cuda fp16'
↓
args.strategy = 'cuda fp16i8 -> cpu fp32 *1'

・モデルファイル名の編集
args.MODEL_NAME = 'RWKV-4-Raven-7B-v6-EngChnJpn-20230331-ctx4096'
↓
args.MODEL_NAME = 'cudafp16i8_cpufp32x1'

VRAMの使用量

nvidia-smi.exeコマンドで確認できます。この場合、8192MiB中7996MiB(97%)が使用中です。
image.png

参考

以下のサイトが参考になりました。RWKV開発者のPENG Bo様、LLMで研究開発や情報発信してくださっている皆様、ありがとうございます。

ChatRWKVを日本語で試す(Windows11, VRAM 11GB環境）｜松xRのnote｜note

RWKVの7Bや14Bを遊ぶ(NVIDIA RTX A5000 16GB)

VRAM8GBのRTX3080Laptop + Window11 で、今話題の RWKV(ルワクフ)を動かしてみた | ryuuriの日記 | スラド

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