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【教程】在Toybrick 3588开发板上运行类ChatGPT模型LLama-7b

jefferyzhang

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发表于 2023-3-23 17:49:27    查看: 3689|回复: 4 | [复制链接]    打印 | 显示全部楼层
本帖最后由 jefferyzhang 于 2023-4-6 16:52 编辑

使用模型:

Meta LLama-7B 斯坦福精调版,4bit量化,总大小不超过4G
更新:中文预训练模型  


相关地址:

1. Meta LLama  项目地址
2. LLama.cpp
3. 斯坦福精调模型4bit量化版 ALPACA
4. 斯坦福精通模型入口
5. RK3588性能参数
6. Chinese-ChatLLama


傻瓜包下载

For Toybrick RK3588X Debian11 :
链接:https://pan.baidu.com/s/1ReMIxsSKlXlXQjGYtEYkAQ?pwd=toyb
提取码:toyb

中文预训练模型:
https://huggingface.co/P01son/ChatLLaMA-zh-7B-int4


使用方式:

1. 将 llama4b.tar.gz 拷贝到开发板用户目录下
2. 执行 tar -xzvf llama4b.tar.gz 解压开发包
3. cd llama4b
4. 执行 ./main -m ./models/ggml-alpaca-7b-q4.bin --color -f ./prompts/alpaca.txt -ins
5. 开始对话 (除英文以外语言训练的不是很好)

中文模型(或其他下载的预训练模型):
1. 下载模型chatllama-ggml-q4_0.bin和tokenize.model
2. 拷贝到开发板
3. 执行  ./main -m ./models/chatllama-ggml-q4_0.bin --color -f ./prompts/alpaca.txt -ins

高级玩法:

1. 自己编写prompts/xxx.txt ,制造相关提示和准则
2. 执行  ./main -m ./models/ggml-alpaca-7b-q4.bin --color -f ./prompts/xxx.txt -ins
3. 开始对话


关于模型体验:

1. 对除英文以外的语言理解不是很好,应该是模型训练时候缺少中文语料造成的
1. (更新)使用中文预训练模型,可以发现中文对话能力大大提升。
2. 虽然体量很小,但也已经具备了NLU和NLG的功能了,接近GPT-3
3. 如果针对某些特定领域或者文档进行fine-tune,做一个FAQ机器人错错有余。


关于Toybrick RK3588X体验:

1. 目前是纯CPU运算,速度尚可,回答速度较慢
2. 完全可以使用NPU来运算模型中的卷积部分,优化潜力很大。
3. 目前4bit量化仅需4GB DDR可运行,3588还有很大潜力,可能可以尝试运行更大版本的模型


实用价值

1. 端侧离线GPT有很大商用价值,配合语音识别可用于语音助手,搭载在音箱、汽车、可穿戴设备等各个领域,无需联网
2. 可用于文档和知识整合,做FAQ机器人,用在IM自动回复、开发板开发辅助、聊天机器人等领域。
3. 可用于离线翻译、残障辅助、协助使用搜索引擎搜索等更加宽泛的领域。





中文预训练:



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qiu

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发表于 2023-3-24 14:37:55 | 显示全部楼层
很高级的样子
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Huskie

新手上路

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44
发表于 2023-3-29 10:00:11 | 显示全部楼层
请问该教程对于RK3399proX板子也适用吗
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jefferyzhang

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 楼主| 发表于 2023-3-29 10:41:41 | 显示全部楼层
本帖最后由 jefferyzhang 于 2023-3-29 10:43 编辑
Huskie 发表于 2023-3-29 10:00
请问该教程对于RK3399proX板子也适用吗

理论适用,只要你内存够就行,你最好实地跑下,3399prod卖的开发板的最大内存是4G,很极限。
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jefferyzhang

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 楼主| 发表于 2023-4-6 16:46:29 | 显示全部楼层
更新中文预训练权重
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