llm

图片由 @darthdeus 提供，使用 Stable Diffusion 制作

llm 是一个 Rust 生态系统，用于在大型语言模型上运行推理，灵感来源于 llama.cpp。

主要的包是 llm 包，它封装了 llm-base 和支持的模型包。

在 llm 的基础上，有一个命令行应用程序 llm-cli，它为支持的模型提供了一个方便的接口来运行推理。此 CLI 可从最新的 GitHub 发布版中获取。

它由 ggml 张量库提供支持，旨在将 Rust 的稳健性和易用性带给大型语言模型的世界。

目前支持以下模型

• GPT-2
• GPT-J
• LLaMA：LLaMA、Alpaca、Vicuna、Koala、GPT4All v1、GPT4-X、Wizard
• GPT-NeoX：GPT-NeoX、StableLM、Dolly v2（部分，不是同一张量名称？）
• BLOOM：BLOOMZ

入门

请确保您已安装 Rust 1.65.0 或更高版本以及 C 工具链[^1]。

llm 是一个 Rust 库，重新导出 llm-base 和模型包（例如 bloom、gpt2、llama）。

llm-cli（二进制名称 llm）是一个基本的应用程序，它为库提供CLI界面。

注意：为了获得最佳效果，请确保以发布模式构建和运行。调试构建将会非常慢。

使用 cargo 构建

运行

cargo install --git https://github.com/rustformers/llm llm-cli

将 llm 安装到您的 Cargo bin 目录中，这可能是 rustup 添加到您的 PATH 的。

然后可以通过 llm 运行CLI应用程序。

从仓库构建

克隆仓库，然后使用以下命令构建它

git clone --recurse-submodules [email protected]:rustformers/llm.git
cargo build --release

生成的二进制文件位于 target/release/llm[.exe]。

也可以使用以下命令直接通过 Cargo 运行

cargo run --release -- <ARGS>

这对开发很有用。

获取模型

GGML文件很容易获得。有关已测试模型的列表，请参阅已知良好模型。

本项目不支持某些较旧的GGML格式，但目标是保持与上游GGML项目的功能一致性。有关加载模型的问题或请求对支持的GGML模型类型的支持，请提交问题。

来自 Hugging Face

Hugging Face 🤗 是开源机器学习的领导者，并托管了数百个GGML模型。在 Hugging Face 🤗 上搜索GGML模型。

r/LocalLLaMA

这个 Reddit 社区维护了一个wiki，其中包含有关 GGML 模型的信息，包括获取GGML模型（大部分来自 Hugging Face 🤗）的有序链接列表。

LLaMA原始权重

目前，获取原始权重的唯一合法来源是此存储库。

获取权重后，需要将它们转换为与 ggml 兼容的格式。要实现这一点，请按照以下步骤操作

警告

要运行 Python 脚本，需要 Python 3.9 或 3.10 版本。在撰写本文时，3.11 不受支持。

# Convert the model to f16 ggml format
python3 scripts/convert-pth-to-ggml.py /path/to/your/models/7B/ 1

# Quantize the model to 4-bit ggml format
cargo run --release llama quantize /path/to/your/models/7B/ggml-model-f16.bin /path/to/your/models/7B/ggml-model-q4_0.bin q4_0

未来，我们希望提供更简化的模型转换方式。

注意

llama.cpp 存储库提供了有关如何获取和运行特定模型的其他信息。

运行

例如，尝试以下提示

llm llama infer -m <path>/ggml-model-q4_0.bin -p "Tell me how cool the Rust programming language is:"

一些其他可以尝试的事情

• 使用 --help 查看可用选项列表。

• 如果您有 alpaca-lora 权重，请尝试 repl 模式！

  llm llama repl -m <path>/ggml-alpaca-7b-q4.bin -f examples/alpaca_prompt.txt
  

• 会话可以加载（--load-session）或保存到文件（--save-session）。要自动加载和保存相同的会话，请使用 --persist-session。这也可以用于缓存提示以减少加载时间

[^1]: 编译 ggml 需要现代 C 工具链。不需要 C++ 工具链。

Docker

# To build (This will take some time, go grab some coffee):
docker build -t llm .

# To run with prompt:
docker run --rm --name llm -it -v ${PWD}/data:/data -v ${PWD}/examples:/examples llm llama infer -m data/gpt4all-lora-quantized-ggml.bin -p "Tell me how cool the Rust programming language is:"

# To run with prompt file and repl (will wait for user input):
docker run --rm --name llm -it -v ${PWD}/data:/data -v ${PWD}/examples:/examples llm llama repl -m data/gpt4all-lora-quantized-ggml.bin -f examples/alpaca_prompt.txt

问答

你为什么这么做？

这不是我的选择。费里斯在我的梦中出现，并要求我以神圣的螃蟹的名义重写它。

说真的。

来吧！我不想卷入一场口水战。你知道怎么回事，什么什么内存什么什么 cargo 很好，不要让我说出来，大家都知道这一点。

我坚持。

唉！好吧。在看到 llama.cpp 的巨大潜力后，我首先想的是把它做成一个库嵌入我的项目中。我开始深入研究代码，发现主要的重活是由 ggml （一个C库，容易与Rust绑定）完成的，整个项目也就大约有2k行C++代码（绑定起来不太容易）。在尝试了几次（失败的）将HTTP服务器构建到工具中后，我意识到如果我将代码移植到Rust中，我会更有效率，因为我更熟悉Rust。

这是真正的理由吗？

哈哈。当然不是。我只是喜欢收集想象中的网络积分，以星星的形式，每当我开始进行毫无意义的“重写X”的任务时，人们似乎都会给我。

这与 llama.cpp 有什么不同？

这是对 llama.cpp 的重新实现，它与它之外的代码没有共享，除了 ggml。这是出于各种原因

• llama.cpp 需要C++编译器，这可能会在交叉编译到更奇特的平台时造成问题。这样的平台的一个例子是WebAssembly，它可能需要一个非标准的编译器SDK。
• Rust在开发和开源方面更容易使用；它提供了更好的工具来编写“大型代码”，与其他许多作者一起工作。此外，我们可以轻松地从更大的Rust生态系统中获益。
• 我们希望将 ggml 做成一个可选的后端（见 这个问题）。

总的来说，我们希望构建一个模型推理解决方案，其使用和部署的难度与其他Rust crate相当。

哪些应用程序和库使用了 llm？

应用程序

• llmcord：使用 llm 生成消息的Discord机器人。

库

• llm-chain：正在进行中，见 这个PR。