なんJLLM部 避難所 ★8
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AIに色々なことをしゃべってもらうんやで
そこそこのデスクトップPC（できれば＋3060 12GB以上）でもなんぼか楽しめるで
自薦・他薦のモデルやツールは>>2以降
本スレ(避難中)
なんJLLM部 ★7
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1710561010/
前スレ(実質本スレ)
なんJLLM部 避難所 ★7
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/onatech/1742709485/
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvv:1000:512:: EXT was configured oobabooga/text-generation-webui
通称大葉
これもKoboldAIに並んで有用な実行環境やで
https://github.com/oobabooga/text-generation-webui ●Zuntanニキ謹製のツールEasyNovelAssistant
主に小説用で使われとるで
ローカルLLM導入のハードルをぐっと下げてくれたで
初めてのお人はここから始めるのもいいで
https://github.com/Zuntan03/EasyNovelAssistant https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
AIチャットに特化したUI、SillyTavernや
キャラをbot的に管理したりグラ登録したり複数選んでグループチャットしたり大量の設定を外部記憶的に管理したり色々できるで
画像出力や音声出力とも連携可能で夢が広がるで
機能が豊富すぎて最初取っ付きにくいのと日本語の解説がほとんど無いのが難点やがRPチャット派は使うと幸せになれるやで
あくまでUI(フロントエンド)やからこれ自体にはAIは内蔵されてないから注意してな
好きなAPIやローカルモデルと接続して使うんやで 例としてKoboldで起動したローカルモデルとSillyTavernを接続する設定や
先にいつもどおりKoboldを起動してな
SillyTavernのプラグのアイコンをクリック
APIに Text Completion を選択
API Typeは KoboldCpp
API keyは不要
API URLに http://localhost:5001/
これでいける ●多くのモデルには「base」と「instruct」の2種類があるで
baseはチューニングされていない、与えられた文書の続きを垂れ流すモデルやで
instructはchatGPTのように対話して質問に答えるようチューニングされたAIやで
⚫︎LLMを動かすにはGPUを使う方法とCPUを使う方法があるで
GPUを使う場合は比較的速く動くけど、VRAM容量の大きなグラボが必要になるで
CPUを使う場合はグラボが不要でメインメモリのRAMを増やすだけで大きなモデルが動かせるというメリットがあるけど、動作速度はGPUよりは落ちるで
⚫︎LLMモデルには量子化されてないsafetensorsファイルと、8bitや4bitなどに量子化されて容量が小さくなったものがあるで
量子化モデルにはGGUFやGPTQなどの種類があるで
基本的にはCPU (llama.cpp)で動かす場合はGGUF、GPUで動かす場合はGPTQを選べばええで
量子化は4bitまでならほとんど精度が落ちないのでよくわからない場合はIQ4_XSやQ4_k_mなどにしとけばええで
⚫︎LLMモデルは既存のbaseモデルを元に自分で学習(ファインチューニング)させることもできるで
画像AIのようにLoRAファイルとして学習結果を保存したりLoRAを読み込むこともできるで
●モデルのサイズ(パラメータ数)は◯B (B=billion=10億)という単位で表記されるで
例えば7Bのモデルを読み込むなら量子化しない場合は約14GB、8ビット量子化の場合は7GB、4ビット量子化の場合は3.5GBのメモリまたはVRAMが必要になるで
基本的にはBが大きいほど性能が高いで ●その他の最近話題になったモデルも挙げとくで
動きの速い界隈やから日々チェックやで
Mistral-7B系:
LightChatAssistant
Antler-7B-RP
Japanese-Starling-ChatV
Antler-7B-Novel-Writing
SniffyOtter-7B-Novel-Writing-NSFW
Ninja-v1
Vecteus-v1
Berghof-NSFW-7B-i1-GGUF
Llama3-70B系:
Smaug-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3
Cohere系:
c4ai-command-r-08-2024 (35B)
c4ai-command-r-plus-08-2024 (104B)
magnumシリーズ(エロ特化):
https://huggingface.co/collections/anthracite-org/v4-671450072656036945a21348
Lumimaid-Magnum:
Lumimaid-Magnum-v4-12B
magnumの日本語版:
Mistral-nemo-ja-rp-v0.2 ●高性能なPCがないけどLLMを試したい人や大きなモデルを速く動かしたい人はpaperspaceなどのクラウド環境を使うのも手やで
若干規制はあるもののGoogle AI studioから無料でAPI keyを入手して高性能なAIを使うこともできるのでそれを使うのええで
API keyの入手はhttps://aistudio.google.com/apikeyここからできるで テンプレここまで、しばらく更新されてないから過去ログも参考にしてな サンイチやで
EVO-X2予約ニキの報告楽しみにしとるで Violet_Magcap-12Bの設定使ったら推論って奴できて嬉しい ryzenMAX+はCPUにAVX512とか載ってるから
CPUにも仕事させた方が良いんだろうか 70Bモデルまで行くと速度的に厳しそう
それでもCPU推論よりはマシか？
Testing the Ryzen M Max+ 395 : r/LocalLLM
https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1k3hlw3/testing_the_ryzen_m_max_395/ 