Запуск Llama 2 локально через Text-Generation-WebUI

Белая лама крупным планом

Введение

Meta выпустила Llama 2 летом 2023 года. Новая версия Llama дообучена на большем объёме токенов, имеет увеличенную длину контекста и во многих задачах превосходит другие свободно доступные модели. Самый быстрый способ опробовать Llama 2 — использовать удалённый API на онлайн-платформе. Но для максимального контроля, приватности и гибкости лучше запустить модель локально.

Цель этой статьи — провести вас через установку Text-Generation-WebUI и локальную загрузку квантованной версии Llama 2. Я опишу, как выбрать модель, какие ресурсы потребуются, как настроить загрузчик моделей, а также дам чек-листы, SOP, сценарии тестирования и рекомендации по безопасности.

Важно: инструкция подходит для пользователей с разным опытом: от продвинутых новичков до инженеров ML. Некоторые шаги зависят от вашей ОС и наличия GPU.

Кому полезно запустить Llama 2 локально

Пользователям, которым важна конфиденциальность и контроль над данными.
Исследователям и разработчикам, которые тестируют и тонко настраивают модели.
Когда нужно работать офлайн или снизить зависимость от платных API.

Примечание: локальный запуск обычно требует больше ресурсов и времени на настройки, чем использование облачных сервисов.

Быстрый план установки

Установите Visual Studio 2019 Build Tools (для Windows) и необходимые зависимости C++.
Скачайте и распакуйте Text-Generation-WebUI (one-click installer).
Выберите и скачайте нужную версию Llama 2 (GGML для CPU, GPTQ для GPU; предпочитаемый q4 для инференса).
Поместите файл модели в папку models и загрузите модель через GUI Text-Generation-WebUI.

Шаг 1: Установка Visual Studio 2019 Build Tools (только для Windows)

Если вы используете Windows и запускаете one-click инсталлятор, потребуется набор инструментов сборки C++.

Скачайте Visual Studio 2019 Community (бесплатно).
Установите его и при выборе нагрузок отметьте «Desktop development with C++» (Разработка рабочего стола с C++).

Установите нагрузку Desktop development with C++

Важно: для macOS и Linux Visual Studio не требуется; используются системные компиляторы и зависимости, которые инсталлятор может настроить автоматически.

Шаг 2: Установка Text-Generation-WebUI

Text-Generation-WebUI (TG-UI) поставляется с одно-кликовым инсталлятором, который создаёт структуру папок, окружение Conda и устанавливает нужные пакеты.

На странице репозитория нажмите Code > Download ZIP и распакуйте архив в удобное место.
В распакованной папке найдите стартовые скрипты для вашей ОС:
- Windows: start_windows.bat
- macOS: start_macos.sh
- Linux: start_linux.sh

Выбор ОС для старта

Запустите соответствующий скрипт двойным кликом или из терминала.
При первом запуске установщик может вызвать предупреждение антивируса — это часто ложный положительный срабатывание для запуска скриптов. Разрешите запуск, если вы доверяете источнику.
Инсталлятор спросит, какое у вас железо (GPU/CPU). Укажите ваш вариант и ждите завершения установки.

Выбор типа GPU

После установки откройте указанный в терминале IP-адрес в браузере, чтобы попасть в WebUI.

Запуск Text-Generation-WebUI в браузере

Интерфейс готов к использованию. Это менеджер моделей и интерфейс для общения с LLM.

Text-Generation-WebUI интерфейс

Примечание: сам TG-UI — только загрузчик/интерфейс. Модель нужно скачать отдельно и положить в папку models.

Шаг 3: Выбор и скачивание модели Llama 2

При выборе модели обратите внимание на следующие составляющие названия модели. Понимание этих терминов поможет выбрать версию, подходящую под вашу задачу и аппаратные возможности.

Параметры (Parameters) — размер модели (например, 7B, 13B). Большее число параметров обычно даёт лучшие результаты, но требует больше памяти и вычислений.
Назначение (Usage) — «chat» означает оптимизацию под диалоги; «standard» даёт более общий поведенческий профиль.
Оптимизация под железо (Hardware Optimization) — GPTQ оптимизирован для работы на GPU, GGML — для CPU.
Квантование (Quantization) — сокращает размер модели и скорость инференса. Для выгрузки на обычном ПК обычно используют q4.
Размер файла — напрямую влияет на место на диске и требования к ОЗУ.

Обозначения в названиях моделей HuggingFace

Рекомендации:

Для слабых ноутбуков и CPU: ищите GGML + q4 и 7B (например, llama-2-7b-chat-ggmlv3.q4_K_S.bin).
Для мощного GPU: выбирайте GPTQ версии, оптимизированные под вашу видеокарту.
Если нужна интерактивная чат-сессия, используйте версии «chat».

Где искать: большинство квантованных моделей выкладывают на HuggingFace и в сообществах типа TheBloke. Скачивайте только из доверенных источников.

Сохранение модели: поместите файл модели в папку text-generation-webui-main/models.

Поместите файл модели в папку models

Шаг 4: Конфигурация Text-Generation-WebUI и загрузка модели

Запустите стартовый скрипт (start_windows/start_macos/start_linux).
В WebUI перейдите на вкладку «Model».
Нажмите «Refresh» в списке моделей, затем выберите вашу модель.
В поле Model loader выберите «AutoGPTQ» для GPTQ или «ctransformers» для GGML, затем нажмите Load.

Выбор загрузчика модели

Перейдите на вкладку Chat и протестируйте модель.

Тестирование модели Llama 2 локально

Поздравляем — модель загружена и готова к использованию.

Понимание квантования и загрузчиков

Квантование уменьшает точность весов модели, что экономит память и ускоряет инференс. Частые форматы:

q4 — широко распространён для инференса на обычных ПК; хороший компромисс точность/память.
q8 и выше — бывают для специализированных сценариев; требуют больше ресурсов.

Загрузчики:

AutoGPTQ — для GPTQ-версий на GPU; может потребовать CUDA и специфичных версий драйверов.
ctransformers — быстрый загрузчик для GGML на CPU; прост в установке и не требует CUDA.

Ментальная модель: если у вас дискретная GPU-установка — выбирайте GPTQ+AutoGPTQ; если нет — GGML+ctransformers.

Аппаратные требования и практические соображения

Минимально: ноутбук с 8–16 ГБ ОЗУ и современным CPU для небольших GGML 7B моделей (время отклика будет значительно больше).
Хороший вариант: 16–32 ГБ ОЗУ и дисковое место 10–30 ГБ на модель; для GPU — видеопамять от 8 ГБ и выше для 7B GPTQ.
Для 13B и выше желательно 24+ ГБ VRAM или специальные серверные решения.

Примечание: точные требования зависят от конкретной версии квантования и оптимизации модели.

Чек-листы по ролям

Разработчик:

Скачать исходники WebUI и распаковать
Проверить версии Python/Conda
Установить зависимости через скрипт
Тестировать модель в интерактивном режиме

Исследователь/Аналитик:

Выбрать модель по назначению (chat/standard)
Подготовить корпус для тестов
Запустить тесты на репродуцируемых промптах
Сохранить лог сессий для анализа

Пользователь, ориентированный на приватность:

Работа в офлайн-режиме
Отключить телеметрию/услуги, которые отправляют данные в облако
Управлять правами на файлы модели

SOP — пошаговый рабочий план

Подготовка среды:
- Установите Conda/Miniconda, Visual Studio (Windows) при необходимости.
Инсталляция TG-UI:
- Распакуйте ZIP и запустите start_*.
Скачивание модели:
- Скачайте GGML/GPTQ версию и поместите в models.
Загрузка модели в WebUI:
- Выберите модель, укажите загрузчик, нажмите Load.
Тестирование и валидация:
- Прогоните контрольные промпты, проверьте ответы.
Бэкап и контроль версий:
- Сохраните копию модели и конфигурации.

Сценарии тестирования и критерии приёмки

Критерии приёмки:

Модель загружается без ошибок в WebUI.
Модель отвечает на базовый набор промптов за приемлемое время (см. аппаратные ограничения).
Логи отсутствия критических ошибок при старте и во время инференса.

Тест кейсы:

TC1: Загрузка модели 7B GGML на машине с 16 ГБ ОЗУ — модель должна загрузиться и ответить на простой запрос.
TC2: Загрузка GPTQ модели на GPU с 12 ГБ VRAM — модель должна инициализироваться и генерировать ответы без падений.
TC3: Повторный запуск WebUI и повторная загрузка модели — без ошибок и утечек памяти.

Траблшутинг — распространённые ошибки и решения

Ошибка: модель не отображается в списке

Решение: убедитесь, что файл модели находится в папке models и имеет корректное расширение (.bin). Нажмите Refresh.

Ошибка: зависание при загрузке AutoGPTQ

Решение: проверьте версии CUDA и драйверов, убедитесь в совместимости AutoGPTQ с вашей версией PyTorch.

Ошибка: медленный отклик на CPU

Решение: используйте GGML с q4, уменьшите число токенов, уменьшите размер батча.

Антивирус блокирует скрипты

Решение: добавьте папку в исключения или подтвердите запуск файлов (Run anyway). Используйте проверенные релизы.

Безопасность и конфиденциальность

Храните модели и данные в защищённых папках с контролем доступа.
Размещайте приватные данные в средах без внешнего доступа.
При необходимости применения в продуктиве — проводите проверку вывода на утечки данных и установите политики логирования.

GDPR/конфиденциальность: локальный запуск сокращает передачу персональных данных третьим лицам, но отвечает за обработку данных внутри вашей инфраструктуры. Проанализируйте, какие данные передаёте модели и кто имеет к ним доступ.

Альтернативные подходы

Облачные API: проще и быстрее в начале, лучше для масштабирования, но уступают в контроле над данными.
Docker-контейнеры: упаковка TG-UI и модели в контейнер для воспроизводимости и упрощённого развёртывания.
Kubernetes: для продакшен-развёртываний и горизонтального масштабирования.

Совместимость и миграция

Матрица совместимости (краткая):

Windows — TG-UI (start_windows), требует Build Tools для C++ для корректной установки.
macOS — TG-UI (start_macos), используется системный clang.
Linux — TG-UI (start_linux), используются системные сборки и пакеты.

При миграции с CPU на GPU: переустановите зависимости, установите CUDA и правильную версию PyTorch, загрузите GPTQ-версию модели.

Дерево решений для выбора модели (Mermaid)

flowchart TD
  A[Нужен локальный запуск?] -->|Да| B{Есть GPU?}
  B -->|Да| C[Выбирать GPTQ версии]
  B -->|Нет| D[Выбирать GGML версии]
  C --> E{Хочешь чат?}
  D --> E
  E -->|Да| F[Использовать 'chat' модели]
  E -->|Нет| G[Использовать 'standard' модели]
  F --> H[Квантование q4 рекомендовано для инференса]
  G --> H

Полезные команды и примеры

Поместите модель в папку models (пример):
- Windows: откройте Проводник в папке text-generation-webui-main/models и скопируйте файл .bin
- Linux/macOS: cp ~/Downloads/llama-2-7b-chat-ggmlv3.q4_K_S.bin /path/to/text-generation-webui-main/models/
Запуск старта из терминала (пример для Linux/macOS):
- bash start_linux.sh
Если используете виртуальное окружение conda, убедитесь, что активировали его: conda activate tgui-env

Когда локальный запуск не подходит (контрпримеры)

Нужна высокая доступность и масштабирование для сотен одновременных пользователей — здесь лучше облако.
Требуется быстрый доступ к самым сильным моделям (100B+), если у вас нет серверного GPU — облачные провайдеры практичнее.

FAQ

Какой формат модели выбрать для обычного ноутбука?

Выберите GGML с квантованием q4 и модель размера 7B. Это обычно самый практичный вариант для ноутбуков.

Нужно ли подключение к интернету после загрузки модели?

Нет. Если все зависимости установлены и модель скачана, WebUI и модель могут работать в офлайн-режиме. Однако первоначальная загрузка и скачивание модели требуют доступа в интернет.

Краткое резюме

Локальный запуск Llama 2 через Text-Generation-WebUI даёт контроль, приватность и гибкость.
Для CPU используйте GGML + q4; для GPU — GPTQ + AutoGPTQ.
Следуйте SOP, используйте чек-листы и тест-кейсы, чтобы убедиться в корректной установке.
Обратите внимание на безопасность, управление доступом к моделям и логам.

Важно: приступая к установке, заранее оцените ресурсы вашей машины и выберите модель, соответствующую этим ресурсам.

Ключевые ресурсы и дальнейшие шаги: скачайте TG-UI, выберите модель на HuggingFace или TheBloke и протестируйте её через WebUI. Удачной работы!

Как локально установить и запустить Llama 2 через Text-Generation-WebUI