AI 學習紀錄 – Code Llama2 與 WizardCoder 程式產生器

Lllama 是 Meta 推出的語言大模型,其第2代 Lllama2 也有 7B, 13B, 與 70B的大尺寸。其自身也有產生程式的 codellama2 與 衍生的  wizardCode 模型,在 python 方面有著70%以上的正確率,在其它語語也有50%以上的正確率,本文就紀錄怎麼使用這些模型。模型和 UI是分屬不同專案。

  • UI 是名為 text-generation-webui 看來是想要打造一套統一大語言模型的文字產生器。
  • Codellama: 這專案其實我沒怎麼看,因為好像沒介紹 UI
  • Wizardcoder: WizardLM 裡面的 WizardCoder 子專案

為什麼 wizardCoder 比較好,還要介紹 CodeLlama 呢? 因為是在研究 CodeLlama 時發現的,而且還講的這麼神,就一起紀錄起來了。wizardCoder 的 github 滿篇都在教人家怎麼複現他的成果,使用方面反而少。看來是覺得自己東西很棒,怕又被當成騙人的,所以才重點放在複現上。

基本環境安裝

一些基本的環境 (如 anaconda、共用 script) 的設定,已經寫在【共同操作】 這篇文章裡,請先看一下,確保所以指令可以正確運作。

建立 conda env

由於每個專案的相依性都不同,這裡會為每個案子都建立環境。

源碼下載與安裝環境

安裝下面套件。

下載模型

這邊會下載2個Huggingface上的模型,一個是 Codellama2 (13B)的,一個是 WizardCoder (15B)的。他們都分都提供了不同的量化版本,差別就在大小、所需記憶體與精確度,這邊我都下載 8bit 的。

CodeLlama 模型表(部份截圖, 還有更多)

WizardCoder 模型

將下載的模型放到 models

啟動模型

我們以 codellama 為預設啟動模型來解釋,進去後可以再切換。

  • –listen: 任何IP都可以連線,不然只能從本地
  • –model: 要預先載入的模型
  • –n-gpu-layers: 要預先載入的 GPU 的層數。預設是不載入,所以一開始使用的時候發現GPU都沒動,完全用CPU。這個數值要自己試一下,看看到哪個程度不會爆 VRAM。

這2個參數都是可以進去後再調,但是現在還沒這麼懂他的UI,先記下來。

載入GPU的大小

 

WEB UI 使用

text-generation-webui 為相容多個模型,畫面頗為複雜. 一開始連進去後直接就是聊天畫面。

這邊就直接講要改的部份。

  1. 將 chat 分頁,最下面的 mode ,改成 chat-instruct或instruct。感覺 instruct 比較不會廢話,直接給程式。chat-instruct 有時會講一堆原理
  2. Parameters 分頁,將 max_new_token 設成最大 (4096),然後按下磁碟片圖示存檔。這個設置可能會增加記憶體使用,所以若有問題可以調整看看。設長一點,才能讓他回答的內容變長,不然常常講到一半就停了。

接著就可以回到 chat 頁面要程式碼了。我要了一個 「please write a quick sort algorithm in C language」,前面回答的還不錯,但後來就卡了,動不了,不知道是不是設置有問題。 Console 也沒看到什麼錯誤訊息。

產生到一半卡住

使用 WizardCoder

接著到 Model 頁面

  1. Model 選擇 WizardCoder
  2. Model Loader 選擇 ctransformers, 先錯就載不進來
  3. 按下 reload

成功後,就會顯示載入成功(右下角部份)

這樣就可以回到 chat 頁面要程式了。

其它

感覺這個程式組合目前還不太成熟,但成功的時候可以看出程式寫的還行。但有時會出現類似下面這種道德違規的說法,但下幾次後又可以了,可能程式的設置也需要再研究一下。

這個 text-generation-webui 感覺還可以載入其它的聊天模型,像我之前研究的 GLM 或 Baichuan,值得再研究看看。這樣切換就很方便了,也比 langchain 可設定的參數多很多。

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