Costruire un chatbot locale con Llama2, LangChain e Streamlit su una CPU
introduzione
L’avvento dei modelli locali è stato accolto con favore dalle aziende che desiderano creare le proprie applicazioni LLM personalizzate. Consentono agli sviluppatori di creare soluzioni che possono essere eseguite offline e rispettare i requisiti di privacy e sicurezza.
Tali LLM erano originariamente enormi e si rivolgevano principalmente alle aziende che disponevano dei fondi e delle risorse per fornire GPU e addestrare modelli su grandi volumi di dati.
Tuttavia, i LLM locali sono ora disponibili in dimensioni molto più piccole, il che fa sorgere la domanda: è possibile per gli individui con CPU di base sfruttare questi stessi strumenti e tecnologie?
È una domanda che vale la pena considerare poiché gli utenti possono guadagnare molto dalla creazione dei propri chatbot locali personali in grado di eseguire attività offline.
Qui, esploriamo questa possibilità costruendo un chatbot di provenienza locale utilizzando Llama2 di Meta su una CPU e valutandone le prestazioni come strumento affidabile per i singoli individui.
Argomento di studio
Per testare la fattibilità della creazione di un chatbot locale che possa funzionare offline su un personal computer, realizziamo un caso di studio.
L’obiettivo è costruire un chatbot utilizzando una versione quantizzata di Meta’s Llama2 (parametri 7B). Il modello verrà utilizzato per creare un’applicazione LangChain che faciliti la generazione di risposte, a cui è possibile accedere con un’interfaccia utente che consente alle persone di interagire con l’applicazione.
Il chatbot verrà addestrato con due documenti PDF (entrambi accessibili con l’API arXiv):
- Una revisione completa della visione artificiale nello sport: questioni aperte, tendenze future e direzioni di ricerca
- Un’indagine sull’apprendimento profondo nelle applicazioni sportive: percezione, comprensione e decisione
Per contesto, questo bot verrà addestrato su un computer con le seguenti specifiche:
- Sistema operativo: Windows 10
Fonte: towardsdatascience.com
