Die Herausforderung, LLaMA-3.1 70B auf drei MacBooks zu betreiben

Einleitung

Die künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant und stellt immer höhere Anforderungen an Hardware und Software. Eine der neuesten Herausforderungen besteht darin, das Modell LLaMA-3.1 70B auf mehreren MacBooks gleichzeitig zu betreiben. Diese Aufgabe wurde kürzlich von @_akhaliq auf der Plattform X (ehemals Twitter) hervorgehoben. Diese Bemühung zeigt nicht nur die fortschreitende Entwicklung der KI, sondern auch die Leistungsfähigkeit moderner Hardware wie des MacBook Pro und Air.

Hardware-Anforderungen und Setup

Um LLaMA-3.1 70B zu betreiben, wurde ein Cluster aus drei MacBooks verwendet: - MacBook Pro M2 Max mit 32GB RAM - MacBook Air M2 mit 16GB RAM - MacBook Air M3 mit 24GB RAM Insgesamt ergibt dies einen Cluster mit 72GB RAM. Diese Konfiguration zeigt, dass auch leistungsstarke Laptops wie die MacBooks an ihre Grenzen stoßen, wenn es darum geht, Modelle wie das LLaMA-3.1 70B zu betreiben.

Schritte zur Einrichtung

1. **Installation von Python und virtuellen Umgebungen:** Es ist notwendig, Python auf den MacBooks zu installieren. Virtuelle Umgebungen wie mamba miniforge helfen, Abhängigkeiten isoliert zu halten. 2. **Bibliotheken installieren:** Die benötigten Bibliotheken wie mlx-lm und torch können mit dem Befehl `pip install mlx-lm torch` installiert werden. 3. **Modell und Tokenizer herunterladen:** Das vortrainierte LLaMA-3.1 70B Modell und der Tokenizer müssen heruntergeladen werden. Das Modell ist etwa 5GB groß. 4. **Modell laden und Antworten generieren:** Das Modell und der Tokenizer können mit der Funktion `load` aus der Bibliothek mlx_lm geladen werden. Antworten werden dann mit der Funktion `generate` generiert.

Templating und Optimierungen

Ein wichtiger Aspekt beim Betrieb von großen Sprachmodellen ist die Optimierung der Eingaben. Ein Templating-Fix kann die Antworten des Modells erheblich verbessern, indem er eine gut strukturierte Vorlage für das Modell bereitstellt. Dies ist besonders wichtig für Modelle mit niedriger Präzision wie das 4-Bit LLaMA-3.1 70B.

Beispiel für Templating

Ohne Templating kann das Modell fehlerhafte oder unzusammenhängende Antworten generieren. Mit einem Templating-Fix kann das Modell jedoch relevante und kohärente Antworten erzeugen. Hier ein Beispiel: - **Ohne Templating:** Das Modell generiert eine Antwort über Code, die nicht zum Kontext passt. - **Mit Templating:** Das Modell antwortet angemessen und im richtigen Kontext.

Leistungsbewertung und Herausforderungen

Die Herausforderung, ein Modell wie LLaMA-3.1 70B auf mehreren MacBooks zu betreiben, liegt in den hohen Hardwareanforderungen. Obwohl die neuesten MacBooks beeindruckende Spezifikationen bieten, stoßen sie bei der Ausführung solch großer Modelle an ihre Grenzen. Einige Benutzer berichten, dass Modelle wie das LLaMA-3.1 70B auf MacBooks mit 32GB RAM laufen können, jedoch mit Einschränkungen wie Halluzinationen bei höherem Quantisierungsniveau. Für eine bessere Leistung wird oft empfohlen, leistungsstärkere Hardware wie den Mac Studio oder Systeme mit mehreren RTX 4090 Grafikkarten zu verwenden.

Fazit

Der Versuch, LLaMA-3.1 70B auf einem Cluster aus drei MacBooks zu betreiben, zeigt die Fortschritte und Herausforderungen der modernen KI-Entwicklung. Während leistungsstarke Laptops wie das MacBook Pro und Air in der Lage sind, anspruchsvolle Aufgaben zu bewältigen, stoßen sie bei großen Sprachmodellen an ihre Grenzen. Optimierungen wie Templating sind entscheidend, um die Leistung und Relevanz der generierten Antworten zu verbessern. Diese Experimente sind ein wichtiger Schritt, um die Möglichkeiten und Grenzen der aktuellen Hardware und Software in der KI zu verstehen. Bibliographie: - https://medium.com/@xuer.chen.human/beginners-guide-to-running-llama-3-8b-on-a-macbook-air-ffb380aeef0c - https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1c8va6l/running_llama370b_locally_on_apple_silicon/ - https://news.ycombinator.com/item?id=40095155 - https://www.youtube.com/watch?v=0wwY1sDPMPQ - https://www.linkedin.com/pulse/how-run-llama3-your-mac-silicon-chris-latimer-tvhuc - https://news.ycombinator.com/item?id=40092710 - https://www.apple.com/newsroom/2024/03/apple-unveils-the-new-13-and-15-inch-macbook-air-with-the-powerful-m3-chip/ - https://blog.shadabmohammad.com/run-llama3-on-your-m1-pro-macbook-08388b4b98e1