在本機環境中安裝開源 LLM 的逐步指南 - 無需互聯網

已發表: 2023-12-20

人工智慧/機器學習6 分鐘4

2023 年 12 月 20 日

概括

在快速發展的人工智慧世界中，在本地系統中安裝像 FALCON 這樣的大型語言模型(LLM) 帶來了一系列獨特的挑戰和機會。本指南旨在引導您完成設定 FALCON 開源 LLM 的關鍵步驟，重點是實現最佳效能，同時保持嚴格的資料隱私和安全性。

在本地開始 FALCON（一種著名的開源大型語言模型 (LLM)）的部署之旅，確保尖峰效能和強大的安全性。本綜合指南涵蓋了硬體先決條件、軟體安裝和資料培訓，同時強調了定期測試、維護、可擴展性考量和成本分析的重要性。為了獲得更廣泛的視角，請隨時了解排名前 5 名的開源法學碩士，並考慮利用 Creole Studios的專業知識進行安全實施，使您能夠利用人工智慧的力量，同時保持嚴格的資料隱私標準。

了解需求

在深入安裝過程之前，了解運行 FALCON 等複雜模型的要求至關重要。

硬體規格：FALCON 擁有 1800 億個海量參數，需要大量的運算資源。這需要高效能運算環境，通常涉及配備多個高級 GPU（例如 NVIDIA A100）、大量 RAM（128GB 或更多）和高速儲存解決方案（SSD 或 NVMe）的伺服器級系統來管理模型和資料有效。您可以參考 NVIDIA 設定 AI 和 ML 環境的指南。
軟體環境：有效運作FALCON需要穩定且相容的軟體環境。建議使用基於 Linux 的作業系統，例如 Ubuntu 或 CentOS，因為它具有出色的 GPU 支援以及與基本工具和程式庫的兼容性。該軟體堆疊包括用於 GPU 加速的 CUDA 工具包、用於深度神經網路的 cuDNN 以及 PyTorch 等機器學習框架。

取得模型

下一步是取得 FALCON 模型。 這可能涉及：

型號授權：檢查 FALCON 的最新可用性和授權選項。像 FALCON 這樣的模型的許可通常需要談判和協議，以確保您擁有使用該模型的合法權利。請關注官方 FALCON 儲存庫或相關 AI 模型市場以獲取更新和授權詳細資訊。
模型傳輸：考慮到設定的氣隙性質，將模型傳輸到本地環境是關鍵的一步。這可能涉及使用安全、加密的儲存設備實體傳輸模型。在此傳輸過程中模型的完整性和安全性至關重要。

設置基礎設施

建立強大的基礎設施對於 FALCON LLM 的高效運作至關重要：

伺服器配置：針對高強度 AI 工作負載最佳化伺服器。這包括配置多個 GPU 進行平行處理、確保系統內的高頻寬網路以及實施有效的冷卻解決方案來管理熱量輸出。
儲存管理：考慮到 FALCON 的大小以及您將使用的潛在大型資料集，請仔細規劃您的儲存架構。由於速度快，建議使用高容量 SSD 或 NVMe 硬碟。確保您擁有適當的冗餘和備份系統。
電源和冷卻：這些強大的伺服器將需要足夠的電源和冷卻系統。確保您的基礎設施能夠滿足這些要求。建議諮詢硬體專家來設計一個可以維持此設定的資料中心

安裝所需的軟體

軟體安裝是設定開源 LLM 的關鍵步驟：

作業系統設定：安裝您選擇的 Linux 發行版。 Ubuntu 和 CentOS 因其穩定性和支援而成為受歡迎的選擇。確保作業系統配置為以最佳方式使用硬體資源。
依賴安裝：安裝 CUDA Toolkit 以獲得 GPU 支持，安裝 cuDNN 以獲得深度學習功能，安裝 PyTorch 作為機器學習框架。確保您使用與 FALCON 型號相容的版本。
安全軟體：在氣隙環境中，內部安全是關鍵。安裝強大的防火牆和入侵偵測系統。即使系統是隔離的，內部威脅或意外破壞也可能發生。

模型安裝

安裝 FALCON 模型涉及幾個步驟：

模型傳輸：使用加密儲存設備將模型檔案安全地傳輸到本機系統。
安裝流程：遵循FALCON提供的安裝指南。這通常涉及設定環境變數、載入模型檔案和配置模型參數。
驗證：安裝後，驗證安裝的完整性。確保模型檔案完好無損並且模型正確運行初始診斷。

資料安全與合規性

確保氣隙環境中的資料安全涉及多層保護：

加密：所有靜態資料和網路內傳輸的資料都應加密。實施強大的加密協定來保護您的資料。
合規性：遵守相關資料保護法規和行業標準。定期審核您的系統是否符合。
存取控制：實施嚴格的存取控制策略。只有授權人員才能存取模型和資料。

使用精選資料訓練模型

為了根據您的特定需求自訂 FALCON，使用精選資料對其進行訓練至關重要。

資料收集和準備：收集與您的用例相關的資料。這些數據應該具有代表性、多樣化且高品質。預處理和清理資料以確保其適合訓練。
訓練流程：配置 FALCON 的訓練參數以符合您的目標。訓練像 FALCON 這樣的模型需要深入了解機器學習原理和模型架構的細節。
監控和調整：持續監控訓練過程的績效和準確性。準備好根據需要調整訓練資料或參數以達到預期結果。

測試與維護

定期測試和維護對於模型的長期成功至關重要。

效能測試：定期測試模型的準確性和效率。這涉及運行驗證資料集並檢查模型輸出的一致性和品質。
軟硬體維護：定期更新、修補軟體環境。維護硬體以確保其高效運行，包括管理冷卻系統、檢查電源以及更換任何故障組件。
模型更新：隨時了解 FALCON 模型的更新。在氣隙環境中，更新模型可能需要手動傳輸更新的模型檔案。

可擴充性和成本

考慮您的設定的未來成長和成本影響。

可擴展性規劃：規劃基礎設施的潛在擴展。這可能包括添加更多 GPU、擴展儲存或增強氣隙環境中的網路容量。
成本分析：定期檢視維護和運作 FALCON 所涉及的成本。這包括硬體成本、能源消耗和許可費用。

最後注意事項：開源法學碩士和 Creole Studios 專業知識的重要性

本地安裝 FALCON 等開源 LLM 可提供顯著的優勢，包括無與倫比的資料隱私、客製化和對 AI 功能的控制。它允許企業利用人工智慧的力量，同時確保敏感資料保留在其安全的專用網路範圍內。

Creole Studios 擅長協助客戶完成在本地隔離環境中設定和維護開源法學碩士的複雜流程。我們的專業知識可確保順利、安全和有效的實施，使企業能夠充分利用人工智慧的潛力，同時保持最高的資料隱私和安全標準。在我們的支持下，企業可以自信地應對人工智慧實施的挑戰，並在快速發展的技術領域中保持領先地位。