PyTorch – Torchchat: LLMs과 어디서든 채팅하기
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torchchat 소개
- torchchat는 대형 언어 모델(LLM)을 원활하게 실행할 수 있는 코드베이스.
- Python, C/C++ 애플리케이션(데스크톱/서버), iOS 및 Android에서 실행 가능.
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기능
- PyTorch/Python을 통한 모델 실행
- 채팅
- 텍스트 생성
- 브라우저에서 채팅 실행
- 파이썬 없이 데스크톱/서버에서 모델 실행
- AOT Inductor 사용
- C++ 러너로 실행
- 모바일에서 모델 실행
- iOS와 Android에 배포 및 실행
- PyTorch/Python을 통한 모델 실행
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모델 평가
- Llama 3, Llama 2, Stories, Mistral 등 인기 있는 LLM과의 명령줄 상호작용 지원
- 다양한 하드웨어 및 OS 지원
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데이터 타입 및 양자화
- 여러 데이터 타입 (float32, float16, bfloat16) 지원
- 다양한 양자화 스킴과 실행 모드 지원 (Eager, Compile, AOT Inductor, ExecuTorch)
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설치 방법
- Python 3.10 필요
- 코드 클론, 가상 환경 설정, 의존성 설치 등 단계 필요
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명령어
chat
: CLI를 통한 채팅generate
: 프롬프트를 입력해 응답 생성browser
: 브라우저에서 모델과 상호작용export
: 모델 아티팩트를 AOT Inductor로 내보내기download
,list
,remove
,where
: 모델 관리server
: 로컬 REST 서버 시작eval
: 모델 평가
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운영 모드
- PyTorch에서 모델 실행 (Eager, Compile)
- AOT Inductor를 통해 모델 컴파일 및 최적화
- C++ 러너를 통한 실행
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모바일 실행
- ExecuTorch 설치 및 설정
- 모델 아티팩트 생성 및 로드
- iOS와 Android에서 배포 및 실행
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평가 기능
- lm_eval 라이브러리를 사용하여 다양한 작업에서 모델 정확도 평가
- 예제 명령어 제공
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지원 모델
- Meta Llama 3.1, Llama 2, CodeLlama, Mistral 등 다양한 모델 지원.
- 각 모델에 대해 alias 제공하여 사용 용이성 개선
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디자인 원칙
- 사용성을 중시한 PyTorch 네이티브 설계
- 이해하기 쉽고 확장 가능하도록 설계
- 높은 정확도를 보장하는 잘 테스트된 컴포넌트 제공
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커뮤니티 기여
- 커뮤니티의 기여를 소중히 여기며, 다양한 기여자들에 대한 감사 표시
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문제 해결
- 인증서 문제, 접근 제한 문제 등 다양한 오류 해결 방법 안내
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라이센스
- BSD 3 라이센스 하에 공개, 일부 코드는 MIT 및 Apache 라이센스 적용
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