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Raspberry Pi 5上でGoogleの軽量LLM Gemma 2Bを動作させてみた

2024/02/25に公開
Raspberry Pi
Gradio
#
LLM
llama.cpp
Gemma
tech

はじめに

Raspberry Pi 5（8GB RAM）を入手したので、オンデバイス（ローカル）のLLMでチャットボットを動作させてみようと思いました。最初は、以前の記事でも紹介している日本語LLM elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instructの4ビット量子化GGUF版を試したのですが、当然ながら処理速度は遅く、毎秒1文字か2文字程度の文章生成でした。そんなとき、Googleから軽量高性能なGemmaモデルが公開されました。日本語には対応していませんが、LLMとしては、かなりパラメータ数の少ない2B（20億パラメータ）版[1]があるので、早速、Raspberry Pi 5（8GB RAM）で試し、それなりに動作するので、その方法を紹介します。

ターゲットプラットフォーム

特にプラットフォームに固有の部分はありませんが、Raspberry Pi 5（8GB RAM）を想定して説明します。キャッシュしている領域も含めると、アプリケーション動作中、8GBメモリをほぼ使っていますので、4GB版でたとえ動作しても、メモリスワップなどで、8GB版上で動作するよりも性能が出ない可能性があります。

環境構築

試行錯誤しているときは、いろいろなPythonパッケージのインストールとアンインストールを繰り返すので、今回は、venvでPythonの仮想環境を構築しました。

mkdir ~/gemma
cd gemma
python -m venv .
source bin/activate

venv環境が構築できたら、まずは、pipをアップグレードします。

pip install -U pip

Llama.cppが必要とするOpenBLASをインストールします。

sudo apt update && sudo apt install libopenblas-dev

Llama.cppのPythonバインディングllama-cpp-pythonをインストールします。

CMAKE_ARGS="-DLLAMA_BLAS=ON -DLLAMA_BLAS_VENDOR=OpenBLAS" pip install --no-cache-dir llama-cpp-python

Gradioをインストールします。

pip install --no-cache-dir gradio

ソースコード

GGUF形式の量子化済みGemmaモデルをHugging Face Hubで公開している方がいらっしゃるので、そのmmnga/gemma-2b-it-gguf利用させていただきました。q4_K_S型で量子化されているモデルを選択しました。元のモデルgoogle/gemma-2b-itの利用規約を確認した上でお使いください。

以下のスクリプトをgr_gemma_chat.pyという名前で、~/gemmaディレクトリにコピーします。

gr_gemma_chat.py
import gradio as gr
from huggingface_hub import hf_hub_download
from llama_cpp import Llama

MEMORY_LENGTH = 2
CONTEXT_SIZE = 2048
MAX_TOKENS = 512
LLM_REPO_ID = "mmnga/gemma-2b-it-gguf"
LLM_FILE = "gemma-2b-it-q4_K_S.gguf"

model_path = hf_hub_download(repo_id=LLM_REPO_ID, filename=LLM_FILE)
llm = Llama(model_path, n_gpu_layers=128, n_ctx=CONTEXT_SIZE)

def construct_prompt(message, history):
    prompt = ""

    # 過去MEMORY_LENGTH回分の会話をプロンプトに含める
    if history is not None:
        for item in history[-MEMORY_LENGTH:]:
            prompt += "<start_of_turn>user\n{user}<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n{assistant}<end_of_turn>\n".format(
                user=item[0], assistant=item[1]
            )

    # 今回のユーザーメッセージをプロンプトに追加
    prompt += "<start_of_turn>user\n{message}<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n".format(
        message=message
    )

    return prompt

def predict(message, history):
    # プロンプトを作成
    prompt = construct_prompt(message, history)
    print("---prompt begin---\n" + prompt + "\n---prompt end---")

    # 推論
    streamer = llm.create_completion(prompt, max_tokens=MAX_TOKENS, stream=True)

    # 推論結果をストリーム表示
    answer = ""
    for msg in streamer:
        message = msg["choices"][0]
        if 'text' in message:
            new_token = message["text"]
            if new_token != "<":
                answer += new_token
                yield answer

gr.ChatInterface(predict).queue().launch()

実行

先ほど構築した、venv環境を有効にします。

cd ~/gemma
source bin/activate

アプリケーションを実行します。最初の起動時には、モデルのダウンロードを行うので、準備が完了するまでに時間がかかります。

python gr_gemma_chat.py

上記コマンドを実行した標準出力にGradioを起動するためのURL http://127.0.0.1:7860 が表示されますので、このURLをウェブブラウザで開きます。

パフォーマンス

上記のスクリーンショットの例では、ユーザーの「Hi.」から始まる1番目の会話では、毎秒4.44トークンで文章を生成しました。（ユーザーのメッセージ入力から、Gemma 2Bが回答を終了するまでは、約8.4秒）

llama_print_timings:        load time =    2296.81 ms
llama_print_timings:      sample time =      46.96 ms /    22 runs   (    2.13 ms per token,   468.52 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time =    2296.70 ms /    11 tokens (  208.79 ms per token,     4.79 tokens per second)
llama_print_timings:        eval time =    4733.07 ms /    21 runs   (  225.38 ms per token,     4.44 tokens per second)
llama_print_timings:       total time =    8436.12 ms /    32 tokens

「Please list three items how to improve English writing.」で始まる２番目の会話では、以下のとおりでした。

llama_print_timings:        load time =    2296.81 ms
llama_print_timings:      sample time =     103.13 ms /    53 runs   (    1.95 ms per token,   513.90 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time =    3918.60 ms /    20 tokens (  195.93 ms per token,     5.10 tokens per second)
llama_print_timings:        eval time =   11588.65 ms /    52 runs   (  222.86 ms per token,     4.49 tokens per second)
llama_print_timings:       total time =   18746.25 ms /    72 tokens

「Tell me how to be open to suggestions from others.」で始まる３番目の会話では、以下のとおりでした。

llama_print_timings:        load time =    2296.81 ms
llama_print_timings:      sample time =     131.89 ms /    66 runs   (    2.00 ms per token,   500.42 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time =    4094.52 ms /    21 tokens (  194.98 ms per token,     5.13 tokens per second)
llama_print_timings:        eval time =   14833.45 ms /    65 runs   (  228.21 ms per token,     4.38 tokens per second)
llama_print_timings:       total time =   22936.92 ms /    86 tokens

まとめ

軽量高性能なGemma 2Bは、Raspberry Pi 5でも、違和感のない速度で文章を生成できることが分かりました。ちなみに、MacBook Air M2チップモデル（16GBメモリ）上で、llama-cpp-pythonをMetal有効[2]にして動作させた場合は、桁違いに高速でした。日本語対応版が出てくるのが本当に待たれます。

脚注

  1. 2B版にも、gemma-2bとgemma-2b-itの2種類存在しますが、今回は、おそらく、よりチャットボットに適するであろうInstruct型のgemma-2b-itを利用させていただきました。 ↩︎

  2. CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" pip install llama-cpp-python ↩︎

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