OpenMythosのサンプルプログラムを動かしました

1.概要 前回、OpenMythosの環境構築まで実現したので、GitHubにあるサンプルプログラム(Usage)を動かしてみました。一部エラーが発生しましたが、結果出力部分なので修正をしました。その内容を記述します。 2.詳細 Usageに記載されているPythonプログラムをopenmythos_usage.pyとして作成します。 $ source ~/mypy/bin/activate (mypy) $ pythoh3 openmythos_usage.py 下記エラーとなります [MLA] Parameters: 1,538,626 [MLA] Logits shape: torch.Size([2, 16, 1000]) [MLA] Generated shape: torch.Size([2, 24]) Traceback (most recent call last):   File "/home/nakasima/openmythos/openmythos_usage.py", line 48, in <module>     rho = torch.linalg.eigvals(A).abs().max().item()           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ RuntimeError: linalg.eig: The input tensor A must have at least 2 dimensions. コードの下記部分を修正します #rho = torch.linalg.eigvals(A).abs().max().item() rho = A.abs().max().item() $ source ~/mypy/bin/activate (mypy) $ pythoh3 openmythos_usage.py [MLA] Parameters: 1,538,626 [MLA] Logits shape: torch.Size([2, 16, 1000]) [MLA] Generated shape: torch.Size([2, 24]) [MLA] Spectral radius ρ(A) = 0.3679 (mus...
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AIの最先端モデルのCode Llamaを試しました

1.概要

AIがCodeを作成する最先端のモデルですが、個人環境で動作するか確認をしました。Ryzen3 3200G + nvidia 1660 Super環境で簡単なモデルを実行することができました。内容は良くわかっていませんが、実現できた内容を記述します。

2.詳細

(a) nvidia + docker + cuda + pytorchの環境構築
(b) fibonacciにチャレンジ
(c) Google Colabで実行された内容の再現

(a) nvidia + docker + cuda + pytorchの環境構築
nvidia-driver-535　を利用
dockerはubuntu-20.04.6の標準
docker hubのnvidia/cuda:11.7.1-runtime-ubuntu20.04を利用
pytorchは、Stable(2.0.1)利用

(b) fibonacciにチャレンジ
参考資料のLlama 2 learns to codeに従いfibonacciにチャレンジ。
しかし、float32の演算ができるGPUが必要とのエラーで終了。

(c) Google Colabで実行された内容の再現
参考資料に従いGoogle Colabで実行された内容をローカル環境で再現。
動くものなんだ。

3.所見

満足できる速度で実行できました。
モデル(約10GB)、チェックポイント(3.5GB)と巨大です。

参考
[外部サイト参照]
・Llama 2 learns to code
・Google Colab で Code Llama を試す

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