为啥非得折腾开源预训练模型?你说图啥?图的不就是那点儿自由,那点儿不被API调用次数、价格、还有那说变就变的政策掐脖子的舒畅劲儿嘛!想想看,自己的数据,在自己的机器上跑,写出来的东西,那才真叫自己的东西。而且,这些开源模型,尤其是预训练好的,那可是无数个GPU日夜嘶吼、吞下海量数据才炼成的宝贝,省了你多少事儿!直接拿来就能用了,当然,前提是你得有那个家伙事儿能跑得动它。
别以为下载下来就万事大吉了!哈!大坑在后面呢。首先你得看看你那宝贝电脑的显卡顶不顶得住。现在这些大个头儿模型,动不动就要几十个甚至上百个G的显存,不是随便一块消费级显卡就能喂饱的。你得对着模型参数页上的那个“Required VRAM”流口水,然后看看自己的RTX 3060那可怜巴巴的12G显存,心哇凉哇凉的。但别灰心!社区里多的是大神,想出了各种量化的办法,把模型从大胖子瘦身成能勉强挤进小显存的“苗条版”。虽然性能可能打点折扣,但至少能跑起来呀!这可是咱这些硬件不富裕党的救命稻草!
要说到2024年那些值得瞧瞧的开源模型,名字多得能绕地球一圈。但有几个家族,你总绕不过去。比如Llama系列,Meta出品,那可是风头一时无两,带动了整个开源社区的狂欢。从初代Llama到Llama 2,再到最新的Llama 3,每一次迭代都像武林大会,各路好手基于它做微调,催生了无数更具个性、更强特定能力的“模型分身”。Llama的感觉嘛,就像一个勤勤恳恳的老黄牛,啥都能干点,就是有时候有点啰嗦,需要你温柔地提示词驯服它。
再说说Mistral,这法国团队搞出来的玩意儿,小巧精干,性能却惊人。尤其是它的一些版本,用相对较小的模型体量就能达到甚至超越更大模型的表现,这对于咱本地部署、显存吃紧的人来说,简直是福音!它给人的感觉就是那种说话利落、直击要害的类型,写点儿代码、总结个文章啥的,嗖嗖的。
还有Google家的Gemma,虽然是新来的,但背靠大厂,一出生就带着光环。它跟Gemini血脉相连,又开源了一部分版本出来,也提供了各种大小的模型文件,方便不同配置的机器尝试。虽然还很年轻,但潜力那是杠杠的,值得关注。
这些基础模型只是起点,真正的乐趣在于下载下来之后,看看社区里基于它们做出的各种Instruct版本或者Chat版本。这些是经过人类对话数据或者指令数据精调过的,更懂怎么跟你聊天,怎么按你的要求办事儿。比如基于Llama做的各种Alpaca、Vicuna、或者更野生的 LoRA 微调模型,随便在Hugging Face这种模型托管平台上一搜,眼花缭乱。
所以,你的下载指南第一步,不是直接去拽最大的那个模型,而是:
1.摸清家底:看看你自己的显卡有多少显存。这是决定你能玩转多大模型的硬杠杠。
2.确定目标:你想拿AI写啥?写小说?写代码?写营销文案?不同的需求可能适合不同特性的模型家族。
3.搜寻模型:去Hugging Face、GitHub这些地方逛逛,用你的显存上限作为筛选条件(比如搜索8bit、4bit量化版本的模型),看看哪些开源模型有对应的量化版本或者足够小的原生版本能跑。
4.研究社区:看看大家对这个模型的评价,有没有遇到跟你类似的问题,怎么解决的。有时候一个活跃的社区比模型本身还重要。
5.选择框架:你需要一个能加载并运行这些模型的软件框架,比如Text Generation WebUI、Oobabooga’s text-generation-webui(社区主流的),或者一些更轻量级的工具。不同的框架支持的模型格式和功能不一样,也需要花点时间研究。
6.开始下载:选定模型,选定格式(比如safetensors格式,比老旧的pickle格式更安全),开始漫长的下载过程。大模型动辄几十个G,记得找个好网速的地方。
7.耐心折腾:安装框架、加载模型、调整参数、写提示词……这过程中肯定会遇到各种报错、奇怪的输出。别怕,这是必经之路!去GitHub提issue,去Discord群里问,或者自己谷歌,一点点解决。
这是一场硬仗,也是一场充满惊喜的探索之旅。每一次成功把一个新模型在自己电脑上跑起来,看着它按照你的指令吐出文字,那种成就感,绝不是用别人的API能比拟的。2024年的AI写作模型世界,依然是开源的天下,是属于那些愿意折腾、愿意下载、愿意把双手弄脏的人的乐园。来吧,加入我们,把未来的AI抓在自己手里!