Best Practices für LLAMA.Cpp | 
On-Premise AI

Wie kann man LLAMA.Cpp On-Premise betreiben?

Alternative zu chatGPT & Co

Was ist llama.cpp?

llama.cpp ist eine Open-Source-Softwarebibliothek, die größtenteils in C++ geschrieben ist und Inferenzen auf verschiedenen Large Language Models wie Llama durchführt. Ein CLI und ein Webserver sind in der Bibliothek enthalten. llama.cpp wurde zusammen mit dem GGML-Projekt entwickelt, einer allgemeinen Tensor-Bibliothek.

Was ist Phi-3-Modell?

Das Modell Phi3 verwendet eine Kombination aus quantitativen und qualitativen Methoden, um eine umfassende Risikobewertung zu ermöglichen. Dabei werden sowohl finanzielle als auch nicht-finanzielle Aspekte berücksichtigt.

Phi-3-small Success

Phi-3-small: 7B Parameters Outperform GPT-3.5T

The Phi-3-small model, with only 7B parameters, has demonstrated superior performance over GPT-3.5T across various language, reasoning, coding, and...

Phi-3-small achieves superiority.

llama.cpp

CPU-Ausführung

llama.cpp wurde entwickelt, um große Sprachmodelle effizient auf CPUs auszuführen, ohne GPUs zu benötigen.

Portierbares Framework

Das macht es zu einer leichten und portierbaren  Alternative zu Frameworks, die GPUs erfordern.

Speicherreduktion

Es verwendet Quantisierung, um Speicheranforderungen und Rechenleistung zu reduzieren.

Inferenzoptimierung

Gewichte des Modells werden in weniger präzise Datenformate umgewandelt.

Vergleich: llama.cpp (On-Premise) vs. ChatGPT (cloud)

Volle Kontrolle

llama.cpp bietet volleKontrolle und höhere Datensicherheit. Die einmaligen Kosten machen es anpassbar und offline nutzbar, aber es erfordert hohe Hardwareanforderungen und manuelle Updates.

Höhere Datensicherheit

Im Vergleich dazu benötigt ChatGPT keine Hardware, ist einfach skalierbar und bietet automatische Updates. Es ist leistungsstark und sofort verfügbar, hat jedoch Datenschutzrisiken und laufende Kosten.

Einmalige Kosten

Insgesamt ist llama.cpp ideal für Datenschutz und Kontrolle, während ChatGPT praktisch und leicht zugänglich ist, aber datenabhängig und kostenintensiv. Jedes hat seine eigenen Vor- und Nachteile.

llama.cpp bietet volle Kontrolle und höhere Datensicherheit

Interne KI-Modelle für Datenkontrolle

Niedrigere Betriebskosten: Reduzieren Sie laufende Kosten durch den Einsatz vorhandener Infrastruktur.

Datenkontrolle

Volle Datenkontrolle: Verwalten Sie KI-Modelle intern, um sensible Daten nicht an externe Cloud-Dienste zu senden.

KI-Modelle intern

Compliance sicherstellen: Erfüllen Sie Datenschutzbestimmungen, indem Sie Daten innerhalb Ihres eigenen Netzwerks verarbeiten.

Compliance sicherstellen

Kosteneffizient arbeiten: Keine teure Hardware nötig - llama.cpp ermöglicht den Betrieb auf CPU-basierten Servern. wodurch Investitionen in GPUs entfallen.

Niedrigere Betriebskosten

Reduzieren Sie laufende Kosten durch den Einsatz vorhandener Infrastruktur

Effiziente Aufgabenlösung mit On-Premise-Technologie

Optimale Lösungsstrategie: On-Premise oder ChatGPT-Cloud

Unsere Aufgabe wird durch die Nutzung einer On-Premise-Lösung und der ChatGPT-Cloud gelöst. Diese Kombination ermöglicht eine effiziente und maßgeschneiderte Lösung für unsere Anforderungen.

Aufgabe aus Känguru - Mathematik 11-13

Die Mathematik-Aufgabe aus Känguru 2024 ist für die Klassenstufen 11 bis 13 konzipiert und bietet anspruchsvolle Herausforderungen für Schülerinnen und Schüler in diesen Jahrgangsstufen.

Aufgabe

Mattis hat eine Pizza in sechs gleich große Stücke geschnitten. Nachdem er ein Stück gegessen hat, ordnet er die restlichen Stücke so an, dass die Lücken zwischen benachbarten Stücken alle gleich groß sind. Wie groß ist jeweils der Winkel, den zwei benachbarte Stücke einschließen?

Datensicherheit maximieren

Container-Isolation nutzen

Mit der steigenden Nachfrage nach leistungsfähigen Sprachmodellen suchen viele Unternehmen nach Möglichkeiten, diese sicher und effizient on-premise zu betreiben. llama.cpp bietet eine Open-Source-Lösung für die Ausführung von großen Sprachmodellen auf eigener Hardware. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie llama.cpp unter Docker betreiben können, um maximale Datensicherheit zu gewährleisten, und welche Alternativen es gibt.

Vorbereitung der Serverinstallation

Vorbereitung der Installation von llama.cpp: Stellen Sie sicher, dass Ihr Server die Mindestanforderungen erfüllt und installieren Sie die benötigten Abhängigkeiten und Compiler.

  • Kapazitätsplanung Cloudbasierte Lösungen
  • Implementierung der Prozessautomatisierung
  • Datengesteuerte Erkenntnisse

llama.Cpp Demonstration

Innovative Beispiele direkt ausprobiert

Innovative llama.Cpp Modell aufzeigen

On-Premise llama.Cpp Aufsetzung

Phi-3-mini-4k-instruct-q4.gguf

  • Optimiert für Instruktions-Prompts
  • Unterstützung von bis zu 4000 Token Kontext

Anwendungsbereiche

  • Längere Konversationen
  • Detaillierte Textverarbeitung
  • Fortgeschrittene Chatbot-Interaktionen

Ohne GPU Power

Hier sind die CPU-Anforderungen für On-Premise-Lösungen ohne GPU-Unterstützung. Diese Informationen basieren auf den zuvor erwähnten Modellen („phi-2.Q8_0.gguf“, „phi-2.Q5_K_M.gguf“, „Phi-3-mini-4k-instruct-q4.gguf“) und berücksichtigen die Tatsache, dass keine GPU-Leistung verfügbar ist. Die Ausführung von KI-Modellen ausschließlich auf der CPU erfordert leistungsfähigere Prozessoren, um eine akzeptable Performance zu gewährleisten.

Link vom Modell, proejkt seite
update

Fragen

Was ist LLAMA.cpp?

LLAMA.cpp ist eine effiziente C++-Implementation des LLAMA Sprachmodells von Meta. Es ermöglicht das Betreiben von KI-Sprachmodellen auf eigener Hardware, ohne Cloud-Abhängigkeit.

Warum sollte ich LLAMA.cpp statt ChatGPT verwenden?
  • Volle Datenkontrolle und Privatsphäre
  • Keine Cloud-Abhängigkeit
  • Einmalige Kosten statt Abo-Modell
  • Anpassungsfähigkeit an spezifische Anforderungen
  • Offline-Nutzung möglich
Welche Vorteile bietet eine On-Premise Lösung?
  • Datenschutzkonformität (DSGVO)
  • Keine Internetverbindung im Produktivbetrieb nötig
  • Vollständige Kontrolle über die Infrastruktur
  • Anpassbare Sicherheitsmaßnahmen
  • Integration in bestehende Systeme
Welche Hardware wird mindestens benötigt?
  • CPU: Mind. 4 Kerne, AVX2-Unterstützung
  • RAM: Mind. 8GB, empfohlen 16GB+
  • Speicher: Mind. 10GB freier SSD-Speicher
  • Optional: NVIDIA GPU für bessere Performance
Läuft LLAMA.cpp auf allen Betriebssystemen?
  • Linux (empfohlen)
  • macOS
  • Windows (via WSL2)
  • Verschiedene CPU-Architekturen (x86_64, ARM)
Welche Performance kann ich erwarten?
  • Abhängig von Hardware und Modellgröße
  • CPU: 1-10 Tokens pro Sekunde
  • Mit GPU: 10-100 Tokens pro Sekunde
  • Latenz: 100ms - 1s pro Generation
Wie sicher ist LLAMA.cpp?
  • Lokaler Betrieb ohne Cloud-Anbindung
  • Volle Kontrolle über Datenflüsse
  • Eigene Sicherheitsmaßnahmen implementierbar
  • Regelmäßige Security-Updates verfügbar
Welche Modelle kann ich nutzen?
  • Verschiedene LLAMA 2 Varianten
  • Mistral
  • Andere kompatible GGUF-Modelle
  • Custom-finetunes möglich
Kann ich das System an meine Bedürfnisse anpassen?
  • Modellauswahl nach Anforderung
  • Systemprompts anpassbar
  • API-Integration möglich
  • Custom Frontends entwickelbar
Wie wird LLAMA.cpp gewartet?
  • Regelmäßige GitHub Updates
  • Community-basierte Entwicklung
  • Eigenes Wartungsfenster planbar
  • Automatisierte Updates möglich
Wo finde ich Hilfe bei Problemen?
  • Aktive GitHub Community
  • Dokumentation & Tutorials
  • Professioneller Support verfügbar
  • Online-Foren & Discord
Wie unterscheidet sich LLAMA.cpp von ChatGPT?
  • Lokale Kontrolle vs. Cloud-Service
  • Einmalige vs. laufende Kosten
  • Anpassbarkeit vs. Standardisierung
  • Wartungsaufwand vs. Managed Service
Wann lohnt sich der Umstieg?
  • Bei hohem Datenschutzbedarf
  • Bei regelmäßiger Nutzung
  • Bei speziellen Anwendungsfällen
  • Bei bestehender IT-Infrastruktur
Welche Optimierungen sind empfehlenswert?
  • GPU-Beschleunigung nutzen
  • Modellquantisierung optimieren
  • Cache-Strategien implementieren
  • Systemressourcen monitoren
Wie stelle ich Hochverfügbarkeit sicher?
  • Redundante Systeme
  • Backup-Strategien
  • Monitoring-Setup
  • Failover-Konfiguration
Wie sieht es mit der Skalierungsmöglichkeiten für LLAMA.cpp aus?
  • Docker-basierte Skalierung:
  • Horizontale Skalierung durch Load Balancing möglich
  • Container-Orchestrierung mit Kubernetes unterstützt
  • Verschiedene Server können parallel arbeiten