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Raspberry Pi 5 で高性能な日本語 LLM RakutenAI-7B-chat を動かす

2024/03/30に公開
機械学習
Raspberry Pi
Rakuten
LLM
llama.cpp
tech

Raspberry Pi 5 で高性能な日本語 LLM RakutenAI-7B-chat を動かす

概要

  • Raspberry Pi 5 / 8GBで日本語LLM RakutenAI-7B-chatの量子化モデルを動かす手順
  • RakutenAI-7B-chat は「7B級のモデルの中ではnejumi.aiの評価ベンチマークのスコアで上位のパフォーマンスを達成」
  • 合計2万円程度でローカルLLMサーバをセットアップ
  • 量子化により、高性能な日本語LLM 7BモデルがGPUなしメモリ8GBマシンで動作
  • 6bit量子化モデルでは毎秒1.72トークン生成可能(量子化による品質低下は0.1%以下)

screenshot of summary

Rakuten AI 7B とは

Rakutenのプレスリリースより

https://corp.rakuten.co.jp/news/press/2024/0321_01.html

「Rakuten AI 7B」は、フランスのAIスタートアップであるMistral AI社のオープンモデル「Mistral-7B-v0.1」（注4）を基に、継続的に大規模なデータを学習させて開発された70億パラメータの日本語基盤モデルです。

3.　オープンな日本語LLMにおいてトップの評価を獲得

本基盤モデルと本インストラクションチューニング済モデルは、言語モデル評価ツール「LM Evaluation Harness」（注8）の基準において、日本語と英語のLLMの高いパフォーマンスが評価され、高性能であることが実証されました。

プレスリリース公開時点(2024-03-21)で、7Bクラスの「オープンな日本語LLMにおいてトップの評価」とのこと。

Note: 同じ Mistral-7B-v0.1 ベースの Swallow-MS との比較が気になるところ。Swallow-MS のインストラクションチューニング版がリリースされたら Raspberry Pi 5でのセットアップを記事にまとめる予定。

WandBのNejumi LLMリーダーボード Neoによる RakutenAI-7B-chat の評価

https://twitter.com/olachinkei/status/1771151337709035911

特にRakuten/RakutenAI-7B-chatはMT-benchでのスコアがよく、7B級のモデルの中ではnejumi.aiの評価ベンチマークのスコアで上位のパフォーマンスを達成しています

MT-benchで見ると、数学的推論(math)やcodingのスコアは大きく変わらないものの、日本語での対話能力(roleplay)や比較的長い文章生成が求められる問題(writingやstem)でスコアの大きな改善があったのは面白いポイントだと思います。

2024-03-22の時点で、WandBによる日本語LLMのベンチマークサイトNejumi LLMリーダーボード Neoにおいて、「7B級のモデルの中ではnejumi.aiの評価ベンチマークのスコアで上位のパフォーマンスを達成」とのこと。

Raspberry Pi 5のセットアップ

以下記事を参考にRaspberry Pi 5をセットアップし、 llama.cppのインストール まで実行したものとして進める。

https://zenn.dev/susumuota/articles/raspberry-pi-5-local-llm

また、ハードウェア構成はこのセクションを参照。合計2万円程度でセットアップ可能。

なお、macOS等の環境でも同様にllama.cppをセットアップすれば実行可能。メモリ16GBのMacBook Pro 13-inch 2020 (Intel Core i5)で動作確認済み。

RakutenAI-7B-chat のセットアップ

参考資料

以下の資料を参考にセットアップを進める。

  • RakutenのHuggingFaceリポジトリ

https://huggingface.co/Rakuten/RakutenAI-7B-chat

  • 量子化モデル(非公式)

https://huggingface.co/mmnga/RakutenAI-7B-chat-gguf

  • 自分で量子化したい場合は以下を参考に

https://github.com/ggerganov/llama.cpp?tab=readme-ov-file#prepare-and-quantize

https://zenn.dev/saldra/articles/2598836233f555

Note: この記事で実行するのはRakutenが公式にリリースしたモデルではなく非公式の量子化されたモデルであるため、性能や不具合は量子化による可能性があることに注意。

モデルファイルのダウンロード

RakutenAI-7B-chat の6bit量子化モデルをダウンロード(5.6GB)。

aria2c -x 5 "https://huggingface.co/mmnga/RakutenAI-7B-chat-gguf/resolve/main/RakutenAI-7B-chat-q6_K.gguf" -d "models" -o "RakutenAI-7B-chat-q6_K.gguf"

コマンドライン実行

コマンドラインでプロンプトを与えて実行してみる。チャットテンプレートはこちらを参照。

./main -ngl 0 -t 4 -c 8192 --temp 0.0 -e \
  -m "models/RakutenAI-7B-chat-q6_K.gguf" \
  -p "A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.\nUSER: 日本の首都について教えて下さい。\nASSISTANT:"

実行結果。若干のスカイツリー推し。なお、温度パラメータ(--temp)を0.7程度に上げて生成の多様性を高めると、ハルシネーションが起き易くなる。

A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.
USER: 日本の首都について教えて下さい。
ASSISTANT: 日本の首都は、東京です。
東京は、日本の政治、経済、文化の中心地です。
東京は、1300万人の人口を抱える世界でも有数の大都市です。
東京には、皇居、東京スカイツリー、東京タワー、東京国立博物館、東京スカイツリータウンなどの観光スポットがあります。 [end of text]

llama_print_timings:        load time =    2433.81 ms
llama_print_timings:      sample time =       5.28 ms /    76 runs   (    0.07 ms per token, 14402.12 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time =   13234.61 ms /    47 tokens (  281.59 ms per token,     3.55 tokens per second)
llama_print_timings:        eval time =   43595.59 ms /    75 runs   (  581.27 ms per token,     1.72 tokens per second)
llama_print_timings:       total time =   56929.52 ms /   122 tokens

量子化のビットを変更して生成トークン/秒(上記ログのeval time)を計測。

モデル 量子化 生成トークン/秒
RakutenAI-7B-chat-q2_K.gguf 2bit 3.36
RakutenAI-7B-chat-q3_K_S.gguf 3bit 3.18
RakutenAI-7B-chat-q4_K_S.gguf 4bit 2.44
RakutenAI-7B-chat-q5_K_S.gguf 5bit 2.03
RakutenAI-7B-chat-q6_K.gguf 6bit 1.72

体感的には4トークン/秒を下回ると処理の遅さを感じるが、1.72トークン/秒は我慢すればギリギリ使えるレベル。性能と速度のトレードオフによって4〜6bit量子化モデル辺りを検討する必要がある。なお、6bit量子化モデルであれば、fp16モデルと比べて0.1%以下の品質低下であることが報告されている。詳細は参考: 量子化するとどの程度品質が低下するか？の節を参照。

対話モードで実行

対話モード(-i)で実行。

./main -ngl 0 -t 4 -c 8192 --temp 0.0 -e -i --color \
  -m "models/RakutenAI-7B-chat-q6_K.gguf" \
  -p "A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.\nUSER: こんにちは！\nASSISTANT: " \
  --in-prefix "USER: " \
  --in-suffix "ASSISTANT:"

Ctrl-c で停止。

HTTPサーバとして実行

8080 ポートを公開するので、先にファイアウォールの設定を変更してリブートしておく。

sudo ufw allow 8080  # http for llama.cpp
sudo ufw status verbose
sudo reboot

サーバを起動。チャットテンプレートは該当するものがないが、Mistral が llama2 なのでそれを指定。

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/tree/master/examples/server

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/wiki/Templates-supported-by-llama_chat_apply_template

./server -t 4 -c 8192 -m "models/RakutenAI-7B-chat-q6_K.gguf" --chat-template "llama2" --port 8080 --host 0.0.0.0

ブラウザで http://pi5.local:8080 にアクセス。

RakutenAI-7B-chatの設定はこのページを参考に、以下のようにする。

  • Prompt
A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.
  • User name
    • USER
  • Bot name
    • ASSISTANT
  • Prompt template
{{prompt}}

{{history}}
{{char}}:
  • Chat history template
{{name}}: {{message}}
  • Temperature
    • 0.0

rakuten 7b settings

要約タスク

Say something... のテキストエリアに以下のような要約タスクを入力して Send ボタンを押すと要約が表示される。

以下の内容を日本語で箇条書きを使って要約してください:

The training of large language models (LLMs) is expensive. In this paper, we study data-efficient approaches for pre-training LLMs, i.e., techniques that aim to optimize the Pareto frontier of model quality and training resource/data consumption. We seek to understand the tradeoffs associated with data selection routines based on (i) expensive-to-compute data-quality estimates, and (ii) maximization of coverage and diversity-based measures in the feature space. Our first technique, Ask-LLM, leverages the zero-shot reasoning capabilities of instruction-tuned LLMs to directly assess the quality of a training example. To target coverage, we propose Density sampling, which models the data distribution to select a diverse sample. In our comparison of 19 samplers, involving hundreds of evaluation tasks and pre-training runs, we find that Ask-LLM and Density are the best methods in their respective categories. Coverage sampling can recover the performance of the full data, while models trained on Ask-LLM data consistently outperform full-data training -- even when we reject 90% of the original dataset, while converging up to 70% faster.

要約:

screenshot of summary

  • 要約タスクの感想
    • 概ね要約出来ている印象
    • 日本語で をつけないと英語で要約してしまう場合がある
    • 気になる部分
      • ゼロシート推論 → ゼロショット推論
      • パレート最適はアプローチというより目標
      • 要約の最終行が間違っている
        • カバレッジサンプリングはフルデータの性能と同等
        • Ask-LLMは一貫してフルデータの性能を上回る(90%削減, 70%高速はAsk-LLMについての話でカバレッジサンプリングについての話ではない)

参考: 量子化するとどの程度品質が低下するか？

以下ページ(若干昔のページなので現在はもっと改善している可能性あり)によると、

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/1684

model size vs perplexity

Perhaps worth noting is that the 6-bit quantized perplexity is within 0.1% or better from the original fp16 model.

LLaMAの6bit量子化されたモデルのperplexityの性能低下は、オリジナルのfp16モデルから0.1％以下とのこと。

例えば、以下の表において、LLaMAの6bit量子化モデル(Q6_K)とfp16モデル(F16)のperplexityの性能比は、5.9110 / 5.9066 = 1.00074 となり、量子化による性能低下は 0.074% (0.1%以下)。

table of quantized models

まとめ

  • Raspberry Pi 5 / 8GBで日本語LLM RakutenAI-7B-chatの量子化モデルを動かす手順
  • RakutenAI-7B-chat は「7B級のモデルの中ではnejumi.aiの評価ベンチマークのスコアで上位のパフォーマンスを達成」
  • 合計2万円程度でローカルLLMサーバをセットアップ
  • 量子化により高性能な日本語LLM 7Bモデルが、GPUなしメモリ8GBマシンで動作
  • 6bit量子化モデルでは毎秒1.72トークン生成可能(量子化による品質低下は0.1%以下)

以上

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