本地部署开源大模型的完整教程LangChain + Streamlit+ Llama

### 本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit + Llama #### 一、背景介绍 大型语言模型（LLM）在过去几个月里取得了显著的发展，它们为聊天机器人、个人助手及内容创作等领域带来了激动人心的新机遇。这类模型能够生成与人类语言极其相似的文本，并能以自然的方式理解各种提示。这些模型通过对海量数据集的学习得以训练，数据集涵盖了书籍、文章、网站等多方面的信息。通过分析这些数据中的统计模式，LLM能够预测出在特定输入后最可能接续出现的词语或短语。 #### 二、关键技术概览 ##### 1. **LangChain** LangChain是一个免费且强大的框架，它极大地简化了聊天机器人、生成式问答（GQA）和文本摘要等应用的开发流程。通过将多个模块的组件无缝集成，LangChain能够支持多种LLM的应用场景。它不仅提高了开发效率，还降低了开发者的技术门槛。 ##### 2. **LLaMA** LLaMA是由Meta AI设计的大型语言模型，模型参数规模从70亿到650亿不等，是当前最全面的语言模型之一。2023年2月24日，Meta公开发布了LLaMA模型，体现了其对开放科学的承诺。尽管现在使用的大多是泄露版本，但LLaMA的强大能力依然得到了广泛认可。 ##### 3. **GGML** GGML是一个专为机器学习设计的张量库，它仅包含C++代码，支持LLM在CPU或CPU+GPU上的运行。GGML定义了一种用于分布大型语言模型的二进制格式，并采用了量化技术，使得大型语言模型能够在消费级硬件上有效运行。 ##### 4. **量化技术** 量化是一种减少模型大小和提高运行效率的方法，通过降低模型权重表示的精度来减少所需的计算资源。GGML支持多种量化策略，如4位、5位和8位量化，每种策略在效率与性能之间都有不同的平衡点。 ##### 5. **Streamlit** Streamlit是一个开源的Python库，用于构建数据科学和机器学习应用。它通过提供一组简洁的API，帮助开发者快速构建交互式应用，无需复杂的前端开发知识。借助Streamlit，开发者可以通过简单的Python脚本来创建Web应用程序，并利用其丰富的组件库来构建用户界面。 #### 三、部署步骤详解 ##### 1. **建立虚拟环境与项目结构** 为了保证应用程序的稳定性和一致性，首先需要设置虚拟环境，这可以确保应用程序的依赖关系与其他系统级别的包相互独立。创建项目时，合理的结构布局非常重要，如图所示，models文件夹用于存放下载的LLM模型，而setup_env.bat和run_app.bat分别用于安装依赖项和启动应用程序。 ##### 2. **安装LLaMA** 在本地机器上安装LLaMA时，需要考虑内存和磁盘空间的需求。由于LLaMA模型需要完全加载至内存中，因此需要充足的磁盘空间来存储模型，并有足够的RAM来加载模型执行。例如，65B模型即使经过量化后也需要40GB的RAM。因此，在本地运行时通常会选择最小版本的LLaMA即LLaMA 7B。虽然它是最小版本，但仍具有出色的语言处理能力。 ##### 3. **准备GGML模型与依赖项** 为了在本地CPU上运行LLM，需要使用GGML格式的本地模型。可以直接从Hugging Face Models存储库下载bin文件，并将其放置在项目的models目录中。由于GGML是C++库，还需要通过Python调用C++接口，这一步骤相对简单，可以使用llama-cpp-python作为LLaMA .cpp的Python绑定。 ##### 4. **集成LangChain** 完成GGML模型与所有依赖项的准备工作后，接下来就可以开始集成LangChain。但在正式集成之前，还需要进行一些基本的测试，以确保LLaMA可以在本地环境中正常工作。 #### 四、总结 通过本文介绍的LangChain + Streamlit + Llama组合，开发者可以轻松地在本地环境中部署大型语言模型，实现聊天机器人、问答系统等多种应用场景。从设置虚拟环境到安装LLaMA模型，再到准备GGML模型与依赖项，最后集成LangChain，整个过程都遵循了清晰的步骤。这一系列操作不仅简化了开发流程，还提高了开发效率，使得即使是非专业开发者也能轻松构建基于大型语言模型的应用程序。