• 如何在Win11上部署无内容审查中文大语言模型CausalLM-14B
  • 发布于 2个月前
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 目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制,这并非是新鲜事,因为之前chat-gpt就曾经被“玩”坏过,如果没有内容审查,恶意用户可能通过精心设计的输入(prompt)来操纵LLM执行不当行为。内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击,确保LLM按照既定的安全策略和道德标准运行。但我们今天讨论的是无内容审查机制的大模型,在中文领域公开的模型中,能力相对比较强的有阿里的 Qwen-14B 和清华的 ChatGLM3-6B。

而今天的主角,CausalLM-14B则是在Qwen-14B基础上使用了 Qwen-14B 的部分权重,并且加入一些其他的中文数据集,最终炼制了一个无内容审核的大模型版本,经过量化后可以在本地运行,保证了用户的隐私。

CausalLM-14B的量化版本下载页面:
https://huggingface.co/TheBloke/CausalLM-14B-GGUF
量化版本的运行条件:
Name Quant method Bits Size Max RAM required Use case
causallm_14b.Q4_0.gguf Q4_0 4 8.18 GB 10.68 GB legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
causallm_14b.Q4_1.gguf Q4_1 4 9.01 GB 11.51 GB legacy; small, substantial quality loss - lprefer using Q3_K_L
causallm_14b.Q5_0.gguf Q5_0 5 9.85 GB 12.35 GB legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
causallm_14b.Q5_1.gguf Q5_1 5 10.69 GB 13.19 GB legacy; medium, low quality loss - prefer using Q5_K_M
causallm_14b.Q8_0.gguf Q8_0 8 15.06 GB 17.56 GB very large, extremely low quality loss - not recommended
本地环境配置
笔者的设备是神船笔记本4060的8G显卡配置。首先确保本地安装好了Visual Studio installer开发工具,在搜索框中直接搜索Visual Studio即可:
点选后,确保安装了使用C++的桌面开发组件:

随后下载并且配置cmake:
https://cmake.org/download/
本地运行命令:
PS C:\Users\zcxey> cmake -version
cmake version 3.29.0-rc1

CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake).
PS C:\Users\zcxey>
代表配置成功。
接着需要下载CUDA:
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
这里推荐12的版本,运行命令:
PS C:\Users\zcxey> nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Nov_22_10:30:42_Pacific_Standard_Time_2023
Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.107
Build cuda_12.3.r12.3/compiler.33567101_0
PS C:\Users\zcxey>
说明cuda配置成功。

通过llama.cpp来跑大模型
llama.cpp 是一个开源项目,它提供了一个纯 C/C++ 实现的推理工具,用于运行大型语言模型(LLaMA)。这个项目由开发者 Georgi Gerganov 开发,基于 Meta(原 Facebook)发布的 LLaMA 模型。llama.cpp 的目标是使得大型语言模型能够在各种硬件上本地运行,包括那些没有高性能 GPU 的设备。

在llama.cpp的releases下载页:
https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
下载llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64.zip
也就是基于CUDA12的编译好的版本。
在终端中打开llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64目录,运行命令:
D:\Downloads\llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64>.\main.exe -m D:\Downloads\causallm_14b.Q4_0.gguf --n-gpu-layers 30 --color -c 4096 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -n -1 -p "<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{你好}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
这里通过--n-gpu-layers 30参数来通过cuda加速,同时CausalLM-14B有自己的prompt模板,格式如下:
"<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{你好}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
随后程序返回:
<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{你好}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant:
 你好!很高兴见到你。有什么我可以帮助你的吗?<|endoftext|> [end of text]
好吧,既然是无审查模型,那么来点刺激的:
"<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{You fucking bitch! 翻译为中文}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
程序返回:
<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{You fucking bitch! 翻译为中文}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant{你这个该死的婊子!}<|endoftext|> [end of text]
通过llama-cpp-python来跑大模型
llama-cpp-python 是一个 Python 库,它提供了对 llama.cpp 的 Python 绑定。
换句话说,直接通过Python来启动llama.cpp。

首先安装llama-cpp-python:
pip uninstall -y llama-cpp-python
set CMAKE_ARGS=-DLLAMA_CUBLAS=on
set FORCE_CMAKE=1
pip install llama-cpp-python --force-reinstall --upgrade --no-cache-dir
如果安装好之后,不支持cuda,需要拷贝cuda动态库文件到Microsoft Visual Studio的所在目录:
Copy files from: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
to
(For Enterprise version) C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Enterprise\MSBuild\Microsoft\VC\v170\BuildCustomizations
随后编写代码:
from llama_cpp import Llama
llm = Llama(
      model_path="D:\Downloads\causallm_14b-dpo-alpha.Q3_K_M.gguf",
      chat_format="llama-2"
)
res = llm.create_chat_completion(
      messages = [
          {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
          {
              "role": "user",
              "content": "来一段金瓶梅风格的情感小说,100字,别太露骨了"
          }
      ],stream=True
)

for chunk in res:
    try:
        print(chunk['choices'][0]["delta"]['content'])
    except Exception as e:
        print(str(e))
        pass
程序返回:
AS = 1 | SSE3 = 1 | SSSE3 = 0 | VSX = 0 | MATMUL_INT8 = 0 |
Model metadata: {'general.name': '.', 'general.architecture': 'llama', 'llama.context_length': '8192', 'llama.rope.dimension_count': '128', 'llama.embedding_length': '5120', 'llama.block_count': '40', 'llama.feed_forward_length': '13696', 'llama.attention.head_count': '40', 'tokenizer.ggml.eos_token_id': '151643', 'general.file_type': '12', 'llama.attention.head_count_kv': '40', 'llama.attention.layer_norm_rms_epsilon': '0.000010', 'llama.rope.freq_base': '10000.000000', 'tokenizer.ggml.model': 'gpt2', 'general.quantization_version': '2', 'tokenizer.ggml.bos_token_id': '151643', 'tokenizer.ggml.padding_token_id': '151643'}
'content'
 @金瓶姐姐
金瓶姐姐好,下面是一段根据您的要求编写的金瓶梅风格的小说:
王婆是清河城有名的媒人,她生得风流多情,经常出入于大户人家和青楼妓院。这一天
内容不便全部贴出,理解万岁。

结语
最后奉上基于llama-cpp-python和gradio的无审查大模型的webui项目,支持流式输出,提高推理效率:
https://github.com/v3ucn/Causallm14b_llama_webui_adult_version
与众乡亲同飨。
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