Apple Silicon MacBookでLLaMA 2 AIをインストールする方法

人工知能の進化する世界で、LLaMA 2モデルはさまざまなアプリケーションのための有望なツールとして登場しています。しかし、Apple Silicon搭載のMacBookにローカルでLLaMA 2をインストールする方法については多くの方法があります。この記事では、LLaMA 2をインストールする方法を解説したYouTube動画をご紹介します。この方法でApple MacBookでLLaMA 2のAIモデルを利用したい場合はご参考ください。

LLaMA 2モデルについて

LLaMA 2モデルはLinuxやWindowsと互換性がありますが、Apple Silicon専用に設計されているわけではありません。これにより、多くのMacBookユーザーがインストールに四苦八苦していますが、希望の光があります。オープンソースのC+プロジェクトが開発されており、MacBookにLLaMAモデルを実行するための実用的な解決策を提供しています。

Apple Silicon MacBookでLLaMA 2をインストールする方法を解説した動画

Repos and models
1. Request access: https://ai.meta.com/resources/models-... 
2. Clone: https://github.com/facebookresearch/l...
3. Clone: https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Commands
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 convert.py --outfile models/7B/ggml-model-f16.bin --outtype f16 ../../llama2/meta_models/llama-2-7b-chat
make
./quantize  ./models/7B/ggml-model-f16.bin ./models/7B/ggml-model-q4_0.bin q4_0
./main -m ./models/7B/ggml-model-q4_0.bin -n 1024 --repeat_penalty 1.0 --color -i -r "User:" -f ./prompts/chat-with-bob.txt

Alex Ziskind氏が作成した以下のビデオは、リポジトリのクローニング、モデルのダウンロード、Apple Siliconハードウェアでの使用するための変換プロセスを順を追って説明しています。LLaMA 2はGitHubとHugging Faceの両方からダウンロードできます。このリリースには、7Bから70Bのパラメーターの範囲で事前学習および微調整されたLLaMA言語モデルのモデルの重みと開始コードが含まれています。

LLaMA 2のリリースについてMetaは次のように説明しています。

「LLaMA 2では、7億から700億のパラメーターの範囲で事前学習および微調整された大規模な言語モデル（LLM）のコレクション、LLaMA 2を開発およびリリースされています。私たちの微調整されたLLM、LLaMA 2-Chatは、ダイアログのユースケースに最適化されています。私たちのモデルは、私たちがテストしたほとんどのベンチマークでオープンソースのチャットモデルを上回り、私たちの人間の評価に基づいて有用性と安全性の面で、クローズドソースのモデルの適切な代替品になる可能性があります。」

LLaMA 2をローカルにインストールすると、これらのモデルを推論に使用できるようになります。これらのモデルはテキストを生成することができますが、生成されたテキストの正確さや有用性は異なる場合があります。LLaMA 2モデルはまだ開発中であり、コードの生成に完全に対応していないかもしれません。そのため、試験的な運用に使用することをおすすめします。

Apple Silicon搭載のMacBookにローカルでLLaMA 2をインストールする手順は難しそうに思えるかもしれませんが、確実に達成可能です。オープンソースのC+プロジェクトとステップバイステップのガイドのおかげで、MacBookでLLaMA 2モデルの力を引き出すことができます。この有望なAIツールの使用において、忍耐強く、クリエイティブであることを忘れないでください。