Ключевой вывод: следуя простым инструкциям, вы настроите современный мини-ИИ помощник на LLM 2.0 в Windows 11, освоив установку библиотек, загрузку и оптимизацию модели, запуск API и веб-интерфейса.
1. Подготовка окружения
Шаг 1. Установка Python и виртуального окружения
- Скачайте и установите Python 3.11, отметив «Add Python to PATH».
- В PowerShell выполните: python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
2. Установка необходимых библиотек
pip install --upgrade \
transformers[torch] accelerate \
bitsandbytes optimum[onnxruntime-gpu] onnxruntime-gpu \
gradio fastapi uvicorn
- transformers[torch] – загрузка и инференс моделей.
- accelerate – автоматическое распределение нагрузки на устройства.
- bitsandbytes – квантизация 8/4 бит.
- optimum[onnxruntime-gpu] и onnxruntime-gpu – экспорт и запуск ONNX-моделей на GPU.
- gradio, fastapi, uvicorn – UI и API.
3. Загрузка и настройка модели
Создайте model_setup.py:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_name = "llm2-base-ru"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
use_cache=True
)
model.eval()
4. Квантизация для ускорения
Создайте quantize.py:
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True, llm_int8_threshold=6.0)
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"llm2-base-ru",
quantization_config=bnb_config,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
5. Экспорт в ONNX и инференс
Создайте export_onnx.py:
from optimum.onnxruntime import ORTModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer
model_name = "llm2-base-ru"
ort_model = ORTModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name, export=True, use_io_binding=True
)
ort_model.save_pretrained("onnx_llm2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
ort_session = ORTModelForCausalLM.from_pretrained("onnx_llm2")
inputs = tokenizer("Привет, ИИ!", return_tensors="pt")
out = ort_session.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
6. Запуск API на FastAPI
Создайте main.py:
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llm2-base-ru")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"llm2-base-ru", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)
class Query(BaseModel):
prompt: str
max_tokens: int = 128
app = FastAPI()
@app.post("/generate")
def generate_text(q: Query):
inputs = tokenizer(q.prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=q.max_tokens)
return {"response": tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True)}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)
Запуск:
uvicorn main:app --reload
7. Интерфейс на Gradio
Создайте gradio_ui.py:
import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llm2-base-ru")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"llm2-base-ru", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)
def chat(prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=150)
return tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
gr.Interface(fn=chat, inputs="text", outputs="text", title="Мини-ИИ помощник").launch()
Запуск:
python gradio_ui.py
8. Проверка и верификация ответов
- Интегрируйте внешние API (Wolfram Alpha, Wikipedia) для контроля фактов.
- Логируйте запросы и ответы в SQLite или MongoDB для последующего анализа.
Готово! Ваш мини-ИИ помощник на базе LLM 2.0 в Windows 11 запущен и готов к диалогу.
Присоединяйтесь к обсуждениям и делитесь своими результатами в канале Т.Е.Х.Н.О Windows & Linux – мы ждём ваши вопросы и фидбэк!
#ИИ #LLM #Windows11 #Python #Transformers #Accelerate #BitsAndBytes #Optimum #ONNX #Gradio #FastAPI #DeepLearning #МашинноеОбучение #Квантизация #AI #Чатбот #DevOps #CUDA #PyTorch #Inference #API #ML #NLP #LLM20 #GitHub #HuggingFace #Модели #Технологии #Программирование #OpenSource #Automation