在Windows电脑上快速运行AI大语言模型-Llama3

概述

近期 Meta 发布了最新的 Llama3 模型，并开源了开源代码。Meta Llama 3 现已推出 8B 和 70B 预训练和指令调整版本，可支持广泛的应用程序。

并且 Llama 3 在语言细微差别、上下文理解和翻译和对话生成等复杂任务方面表现出色。

我们可以在 Windows 上快速运行 Llama3 8B 模型。

Notes

郑重声明: 本文几乎没有任何原创内容, 主要资料都来自于网上, 笔者只是总结自己实际可以运行起来的详细步骤, 供各位读者参考.

另外, 笔者的水平有限, 欢迎大家提出改进意见. 目前可以快速在 Windows 上运行 AI 模型的方法还有几个, 包括不限于:

Llmafile

Chat With RTX | Nvidia

WSL2 + WASMEdge

受限于个人经验, 提供提供使用: WSL+ WASMEdge 的实战方案.

️参考资料

技术栈

Llama3
LlamaEdge + WASMEdge
NVIDIA 显卡驱动 + CUDA
WSL2

前提条件

Windows 10/11 系统
硬件: NVIDIA 显卡(具体型号要求不确定, 应该是可以运行 CUDA 的都可以; 我的 2060 实战没有问题)

具体步骤

1. 安装 NVIDIA Windows 最新版本显卡驱动

步骤略.

2. 安装 WSL

️Reference

How to install Linux on Windows with WSL

前提

您必须运行Windows 10版本2004和更高版本（Build 19041和更高版本）或Windows 11才能使用下面的命令。

启动您喜欢的Windows终端/命令提示符/ Powershell并安装WSL：
```
wsl.exe --install
```
确保你有最新的WSL内核：
```
wsl.exe --update
```

3. WSL Ubuntu 安装 CUDA Toolkit

️Reference

CUDA Toolkit 12.4 Update 1 Downloads

进入 WSL Ubuntu, 使用如下命令安装 CUDA Toolkit

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin

sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12.4.1-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12.4.1-1_amd64.deb

sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-4

4. 使用 LlamaEdge + WasmEdge 运行本地 AI 大语言模型 - Llama3

️References

有人说开源模型会越来越落后，来试试 Llama 3 吧 | LlamaEdge | Second State

以下为原文摘录:

通过这篇文章，你将能够在自己的电脑上使用 LlamaEdge[2]（Rust + Wasm 堆栈）开发和部署 Llama-3-8B 的应用程序。无需安装复杂的 Python 包或 C++ 工具链！查看为什么选择这个技术栈。

如果你想要快速开始，只需要在终端运行下面的命令行，这个命令行工具会帮你自动下载所需的软件：LLM runtime, Llama-3-8B 模型，以及 LLM 推理程序。

bash <(curl -sSfL 'https://raw.githubusercontent.com/LlamaEdge/LlamaEdge/main/run-llm.sh') --model llama-3-8b-instruct

Warning

友情提示, 执行这一步之前请确保网络畅通.

执行结果如下:

[+] Downloading the selected model from https://huggingface.co/second-state/Llama-3-8B-Instruct-GGUF/resolve/main/Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q5_K_M.gguf

######################################################################################################### 100.0%

[+] Extracting prompt type: llama-3-chat

[+] No reverse prompt required

[+] Install WasmEdge with wasi-nn_ggml plugin ...

Using Python: /home/casey/.pyenv/shims/python3

INFO    - CUDA detected via nvcc

WARNING - Experimental Option Selected: plugins

WARNING - plugins option may change later

INFO    - Compatible with current configuration

INFO    - Running Uninstaller

WARNING - Uninstaller did not find previous installation

WARNING - SHELL variable not found. Using zsh as SHELL

INFO    - shell configuration updated

INFO    - Downloading WasmEdge

|============================================================|100.00 %INFO    - Downloaded

INFO    - Installing WasmEdge

INFO    - WasmEdge Successfully installed

INFO    - Downloading Plugin: wasi_nn-ggml-cuda

|============================================================|100.00 %INFO    - Downloaded

INFO    - Downloading Plugin: wasmedge_rustls

|============================================================|100.00 %INFO    - Downloaded

INFO    - Run:

source /home/casey/.zshrc

    The WasmEdge Runtime is installed in /home/casey/.wasmedge/bin/wasmedge.

[+] Downloading the latest llama-api-server.wasm ...

  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current

                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed

  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0

  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0

100 8070k  100 8070k    0     0  2575k      0  0:00:03  0:00:03 --:--:-- 7030k

[+] Downloading Chatbot web app ...

  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current

                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed

  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0

  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:--  0:00:01 --:--:--     0

  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:--  0:00:01 --:--:--     0

100 1721k  100 1721k    0     0   703k      0  0:00:02  0:00:02 --:--:-- 10.2M

[+] Will run the following command to start the server:

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q5_K_M.gguf llama-api-server.wasm --prompt-template llama-3-chat --model-name Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q5_K_M.gguf --socket-addr 0.0.0.0:8080 --log-prompts --log-stat

    Chatbot web app can be accessed at http://0.0.0.0:8080 after the server is started

*********************************** LlamaEdge API Server ********************************

[2024-04-19 23:54:06.043] [error] instantiation failed: module name conflict, Code: 0x60

[2024-04-19 23:54:06.043] [error]     At AST node: module

[INFO] LlamaEdge version: 0.8.3

[INFO] Model name: Llama-3-8B

[INFO] Model alias: default

[INFO] Context size: 4096

[INFO] Prompt template: llama-3-chat

[INFO] Number of tokens to predict: 1024

[INFO] Number of layers to run on the GPU: 100

[INFO] Batch size for prompt processing: 512

[INFO] Temperature for sampling: 1

[INFO] Top-p sampling (1.0 = disabled): 1

[INFO] Penalize repeat sequence of tokens: 1.1

[INFO] Presence penalty (0.0 = disabled): 0

[INFO] Frequency penalty (0.0 = disabled): 0

[INFO] Enable prompt log: false

[INFO] Enable plugin log: false

[INFO] Socket address: 0.0.0.0:8080

ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_MMQ:   no

ggml_cuda_init: CUDA_USE_TENSOR_CORES: yes

ggml_cuda_init: found 1 CUDA devices:

  Device 0: NVIDIA GeForce RTX 2060, compute capability 7.5, VMM: yes

[INFO] Wasi-nn-ggml plugin: b2636 (commit 5dc9dd71)

[INFO] LlamaEdge API server listening on http://0.0.0.0:8080

如果一键执行报错, 也可以分步执行, 具体见原文.

至此, Llama3 已经成功在本地运行.

我们可以通过: http://localhost:8080 进行访问.

效果

从上图可以看到, Llama3 已经成功在本地运行. 使用上和在线的 ChatGPT 一样.

另外, 在运行过程中, 通过 Windows 上的 Task Manager 可以看到, GPU 的负载已经达到 100%:

另外, 我们可以结合其提供的兼容 OpenAI 的 API, 实现更多丰富场景:

直接调用 API

curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \

  -H 'accept:application/json' \

  -H 'Content-Type: application/json' \

  -d '{"messages":[{"role":"system", "content": "You are a sentient, superintelligent artificial general intelligence, here to teach and assist me."}, {"role":"user", "content": "Write a short story about Goku discovering kirby has teamed up with Majin Buu to destroy the world."}], "model":"Llama-3-8B"}'

和各类支持设置 AI API Server 地址的客户端联动, 如:
- Obsidian Text Generator Plugin
- 沉浸式翻译
- 各类 ChatGPT 相关的浏览器插件等
- 各类 ChatGPT 桌面应用等

实现丰富的 AI 场景应用.

总结

本文介绍了在 Windows 上快速运行本地 AI 大语言模型 - Llama3 的实战步骤, 通过利用: WSL + WasmEdge + LlamaEdge 快速实现.

易上手, 门槛低.

感兴趣的可以试试.

也感谢WSL、NVIDIA、CUDA、WASMEdge、Llama3给我们带来的便利.

三人行, 必有我师; 知识共享, 天下为公. 本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写.