Running Llama 3.1 Models on MacBook: A Guide

Jeff가 MacBook에서 여러 개의 라마 모델을 실행하는 데모를 보여주며 라마의 인상적인 성능과 기능을 강조합니다.

### MacBook에 Llama 3.1 모델 배포하기: 단계별 가이드
* 💻 "**45B 라마 3.1 2비트 양자화 버전**을 MacBook에서 성공적으로 실행하여 그 기능을 선보였습니다!"
* 👨 먼저 머신 러닝 연구를 용이하게 하기 위해 **Apple 실리콘용으로 특별히 설계된 mlx-LLM 패키지**를 설치하기 위해 콘다 환경을 생성합니다.
* 📦 다음으로, 계정을 생성한 후 적절한 명령을 실행하여 **Llama 3.1 8B 모델**부터 시작하여 Hugging Face에서 AI 모델을 다운로드합니다.
* 📊 70B 모델과 400B 모델의 차이점은 매개변수에 있으며, **70B 모델은 MacBook에 더 관리하기 쉬운** 반면 **400B 모델은 훨씬 더 많은 처리 능력이 필요**합니다.
* 🖥 모델을 다운로드하면 동시에 실행할 수 있으며, **다양한 인터페이스를 위한 OpenAI API 호환 서버**를 제공하여 실시간 상호 작용이 가능합니다.
* 🎤 테스트 중에 **라마 3.1 모델과 Apple의 개방형 LLM**을 비교한 결과, 특히 **애니메이션 관련 질문에서 응답 품질과 지식의 깊이**에서 차이가 있음을 확인했습니다.
* ⚡ Llama 3.1 70B 모델로 전환한 후 **8B 버전에 비해 더 상세하고 미묘한 답변**을 제공하면서 성능과 지식이 향상되었음을 확인할 수 있었습니다.
* 🔄 마지막으로 **45B 모델은 2비트 양자화 버전**을 사용하여 MacBook에서 성공적으로 실행되었으며, 향후 더 나은 채팅 성능을 위해 **인스트럭트 버전**을 기다릴 것을 권장합니다.

Llama 3.1 405B & 70B vs MacBook Pro. Apple Silicon is overpowered! Bonus: Apple's OpenELM

Techie Tales

MacBook M3 Max에서 라마 모델 실행하기

45B 라마 3.1 2비트 양자화 버전을 성공적으로 실행했습니다.

MacBook M3 Max에 Llama 3.1 8B 및 70B 모델 배포.

Apple 실리콘용 mlx-LLM 패키지 설치.

mlx-LLM을 사용하여 허깅 페이스에서 모델 다운로드하기.

Llama 3.1 8B와 Apple 개방형 LLM 모델을 동시에 성공적으로 실행했습니다.

OpenAI API 호환 인터페이스를 사용하여 모델과 상호 작용합니다.

다양한 질문에 대한 라마 모델과 애플 모델의 답변을 비교합니다.

두 모델에 병렬 쿼리를 실행합니다.

다양한 애니메이션 관련 쿼리에 대한 모델 응답을 분석합니다.

70B 모델로 전환하여 8B 모델과 성능을 비교합니다.

GitHub 리포지토리의 UI를 사용하여 모델과 상호 작용합니다.

동일한 쿼리에 대한 70B 모델과 8B 모델의 응답을 비교합니다.

70B 모델의 보다 설명적이고 상세한 응답을 관찰합니다.

2비트 양자화 버전을 사용하여 45B 모델을 실행합니다.

메모리 제약으로 인해 별도의 PC에서 인터페이스를 실행합니다.

고지 사항: 이 모델은 채팅용으로 미세 조정되지 않았습니다.

45B 모델의 성공적인 실행, 더 나은 채팅 성능을 위해 인스트럭트 버전 사용을 권장합니다.