ゲーミングPCでローカルLLMを構築しよう

RTX 3060 12GB以上で動作するオープンソースのLLM（大規模言語モデル）について、性能ランキングとともに、ダウンロード方法や設置方法を解説します。ただし、具体的な性能は使用するデータセットやタスクによって異なるため、あくまで一般的なランキングとしてご参考ください。

性能ランキング

1. GPT-NeoX
   • 性能: 高い生成能力を持つ。多様なタスクに対応可能。
   • ダウンロード方法: Hugging Faceのモデルハブからダウンロード可能。
   • 設置方法:
     1. transformersライブラリをインストール:bashpip install transformers
     2. モデルをロードするスクリプトを作成:pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "EleutherAI/gpt-neox-20b" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
2. LLaMA (Large Language Model Meta AI)
   • 性能: 高いパフォーマンスを持ち、複数のサイズがある。
   • ダウンロード方法: Metaのリポジトリからアクセス。
   • 設置方法:
     1. 必要なライブラリをインストール:bashpip install torch transformers
     2. モデルをロードするスクリプトを作成:pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "meta-llama/Llama-2-7b" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
3. Mistral
   • 性能: 軽量で効率的。特に生成タスクに強い。
   • ダウンロード方法: Hugging Faceのモデルハブで利用可能。
   • 設置方法:
     1. ライブラリをインストール:bashpip install transformers
     2. モデルをロードするスクリプトを作成:pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "mistral/mistral-7b" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

Text-Generation-WebUIの設定

1. リポジトリのクローン:bashgit clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui cd text-generation-webui
2. 依存関係のインストール:bashpip install -r requirements.txt
3. モデルの設定:
   • 上記でダウンロードしたモデルをmodelsフォルダに配置します。
4. Web UIの起動:bashpython app.py
5. ブラウザでアクセス:
   • http://localhost:5000にアクセスしてWeb UIを利用します。

本記事は、GPT-4o によって生成されました。
本画像は、SD3 によって生成されました。