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llama.cppを使って、EvoLLM-JP-v1-10Bを自分で量子化した手順

2024/04/01に公開
LLM
llama.cpp
tech

はじめに

SakanaAIから進化的モデルマージという手法を用いたAIモデルが複数公開されています。LLMモデルとしても7Bのモデルと、10Bのモデルが公開されています。

これをllama.cppを用いて実行するために8bitに量子化を試みました。

今回の環境

  • Windows 11 Pro + WSL2(Ubuntu 22.04LTS)
  • CUDA ... V12.3
  • GPU ... RTX 4060 Ti 16GB

7Bモデルの量子化

llama.cppに含まれる convert.py を用いて、次のようにgguf形式に変換することができました。

$ python convert.py ../EvoLLM-JP-v1-7B

さらに8bitに量子化します。

$ ./quantize ../EvoLLM-JP-v1-7B/ggml-model-f16.gguf ../EvoLLM-JP-v1-7B/EvoLLM-JP-v1-7B-q8_0.gguf q8_0

これをllama.cppを使って実行すると、応答を得ることができました。

$  ./main-cuda -m '../EvoLLM-JP-v1-7B-q8_0.gguf' -p "### 指示: あなたは役立つアシスタントです。 ### 入力:富士山の高さは？ ### 応答:" -n 256 --n-gpu-layers 50
 
 （途中省略）

 ### 指示: あなたは役立つアシスタントです。 ### 入力:富士山の高さは？ ### 応答:富士山の高さは3,776メートルです。 [end of text]

10Bモデルの量子化

gguf化のエラー

同様に10Bモデルをgguf形式に変換しようとすると、エラーが出て失敗してしまいます。

$ python convert.py ../EvoLLM-JP-v1-10B
→ ERROR
  assert end - begin == math.prod(shape) * numpy_dtype.itemsize

どうやらデータのサイズが理論値と違うと言われているようです。

ヒント

Webで検索しても対策が見つからず途方に暮れていましたが、X(twitter)上でヒントを見つけました。どうもありがとうございます！

tweet

どうやらヘッダー情報に誤りがあり、バイナリエディタで書き換えてあげれば良さそうです。

バイナリの編集

VS Code に Hex Editorという機能拡張を入れ、EvoLLM-JP-v1-10B/model-00001-of-00004.safetensors というファイルのヘッダー部分を次のように変更しました。(I32 → F32)

変更前

tweet

変更後

tweet

gguf 変換

改めてconvert.py を用いてgguf形式に変換します。そのままだと不明なモデルとのエラーが出るので、「--skip-unknown」オプションを指定することで変換できました。

$ python convert.py --skip-unknown ../EvoLLM-JP-v1-10B

さらに8bitに量子化します。

$ ./quantize ../EvoLLM-JP-v1-10B/ggml-model-f16.gguf ../EvoLLM-JP-v1-7B/EvoLLM-JP-v1-10B-q8_0.gguf q8_0

llama.cppの実行

$  ./main-cuda -m '../EvoLLM-JP-v1-10B-q8_0.gguf' -p "### 指示: あなたは役立つアシスタントです。 ### 入力:富士山の高さは？ ### 応答:" -n 256 --n-gpu-layers 50
 
 （途中省略）

 ### 指示: あなたは役立つアシスタントです。 ### 入力:富士山の高さは？ ### 応答:富士山の高さは3776メートルで す。 [end of text]

無事動かすことができました。

終わりに

無事にEvoLLMの10Bモデルを量子化して動かすことができました。まさかLLM時代になってもバイナリエディタのお世話になるとは、ちょっとビックリです。

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