[DE] Lokales LLM mit GPT4All
🤖 Experiment über die Feiertage: Lokales LLM mit GPT4All 🤖
Während der Feiertage widmete ich mich einem faszinierenden Experiment: Ich betrieb ein Large Language Model (LLM) lokal auf meinem System, unterstützt von meiner GPU. Ziel war es, die Machbarkeit und Effizienz eines solchen Unterfangens zu erkunden.
Start mit GPT4All
Das Herzstück des Projekts war GPT4All, ein beeindruckendes Open-Source-Projekt mit über 50k Sternen auf GitHub (https://lnkd.in/eKzKwiQg). Dank der benutzerfreundlichen Installation und einem Interface, das dem von OpenAI, Microsoft und Google ähnelt, war der Einstieg ein Kinderspiel. Besonders praktisch war die Möglichkeit, aus einer Vielzahl von AI-Modellen zu wählen, entweder über den integrierten Browser oder durch direkten Download.
Modellauswahl: Mistra OpenOrca
Ich entschied mich für Mistra OpenOrca, ein beeindruckendes, kostenloses Modell, das sich ideal für kommerzielle Anwendungen eignet. Trotz seiner geringeren Komplexität im Vergleich zu GPT-4 zeigte es beeindruckende Leistungen.
Features und Sprachflexibilität
Ein Highlight war die Funktion „Local Document Collections“, die es mir ermöglichte, dem Modell Zugriff auf persönliche Dokumente – zum Beispiel mein Tagebuch – zu gewähren. Hierbei traten allerdings noch einige Herausforderungen auf. Zudem verarbeitete das Modell Anfragen auf Deutsch, antwortete jedoch gelegentlich auf Englisch.
Performance-Details
Das Modell lief auf meiner Radeon-GPU überraschend effizient, mit einer Spitzenauslastung von 78 %. Mit einem RAM-Bedarf von rund 8 GB und einer Modellgröße von etwa 4 GB war es gut handhabbar. Die beeindruckenden 7 Milliarden Parameter des Modells ermöglichten es, komplexe Muster in den Daten zu erkennen und mit einer beachtlichen sprachlichen Vielfalt zu reagieren. Es ist bemerkenswert, dass solch fortschrittliche Modelle nun lokal und mit eigener Hardware betrieben werden können.
Abschließende Gedanken
Dieses Experiment war nicht nur eine spannende Herausforderung, sondern hat auch das enorme Potenzial lokaler LLMs aufgezeigt. Ich freue mich darauf, diese Technologie weiter zu erkunden und bin gespannt auf eure Gedanken und Erfahrungen in diesem Bereich. Lasst uns gemeinsam die Möglichkeiten dieser faszinierenden Technologie erforschen! Unten finden Sie einige Screenshots meiner Erfahrungen.
Guten Rutsch ins neue Jahr! 🎆
- Jan