win10部署 Mistral-7B 文本生成模型

Mistral 7B

date : 2023年10月16日

人工智能创业公司Mistral AI以Apache 2.0授权开源Mistral 7B语言模型，Mistral 7B的特别之处在于其规模较小仅有73亿，但是在所有基准测试上，其表现都优于规模更大的语言模型Llama 2 13B，还具有编写程序代码以及处理8,000个token的能力。

整体来说，Mistral 7B在多个基准测试，包括常识推理、世界知识、阅读理解、数学和程序代码等，表现亮眼，除了明显优于Llama 2 13B之外，也和Llama 34B模型打成平手，其编写程序代码的能力接近CodeLlama 7B，并且在英文任务中表现良好。

在大规模多任务语言理解（MMLU）基准测试上，Mistral 7B的表现相当一个3倍大的Llama 2模型，但是却可大幅节省内存消耗，吞吐量也有所增加，其提供了更高的性价比。

Mistral 7B运用了群组查询注意力（GQA）加快推理速度，还使用滑动窗口注意力（SWA），以更小的成本处理较长的串行。群组查询注意力方法分组多个查询并且同时进行处理，通过这种方式，群组查询注意力机制能够减少重复计算，提高推理速度并降低运算成本。

关于 mistral ai开源的模型

基础模型        mistralai/Mistral-7B-v0.1
会话模型        mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1

4-bit量化模型  Mistral-7B-OpenOrca-GGUF  

使用了 Llama.cpp 技术既可以 cpu运行 又可以 GPU运行

不支持中文语言

部署流程

Mistral-7B-OpenOrca-GGUFhttps://huggingface.co/TheBloke/Mistral-7B-OpenOrca-GGUF/tree/main

从上方网址下载合适大小的模型   放到 Mistral-7B-OpenOrca-GGUF/model/mistral-7b-openorca.Q5_K_M.gguf

在一个torch环境中安装  加速库

pip install ctransformers[cuda]

GPU版 运行代码 run.py

  路径:Mistral-7B-OpenOrca-GGUF/run.py

from ctransformers import AutoModelForCausalLM

# Set gpu_layers to the number of layers to offload to GPU. Set to 0 if no GPU acceleration is available on your system.
llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./model/mistral-7b-openorca.Q5_K_M.gguf", model_file="./model/mistral-7b-openorca.Q5_K_M.gguf", model_type="mistral", gpu_layers=0)

print(llm("AI is going to"))

CPU 版运行代码  run.py

路径:Mistral-7B-OpenOrca-GGUF/run.py

from ctransformers import AutoModelForCausalLM

# Set gpu_layers to the number of layers to offload to GPU. Set to 0 if no GPU acceleration is available on your system.
llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./model/mistral-7b-openorca.Q5_K_M.gguf", model_file="./model/mistral-7b-openorca.Q5_K_M.gguf", model_type="mistral", gpu_layers=50)

print(llm("AI is going to"))

 

生成效果

有一种黑色幽默的回答风格

 

用户：AI将

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AI：成为我们生活的一部分，不管我们喜欢与否。随着我们进入一个机器变得更加智能和自主的时代，我们的工作、生活和与他人互动的方式将发生重大变化。

在这篇文章中，我们将讨论人工智能如何改变我们的日常生活，以及可以采取哪些措施来确保技术的安全和负责任地集成。

人工智能及其对各个行业的影响：

1.医疗保健：人工智能已经开始彻底改变医疗保健，帮助医生更准确地诊断疾病，改善患者的预后，甚至帮助药物发现。机器学习算法可以分析大量的医学数据，以识别人类可能看不见的模式。这种能力有助于改善治疗决策、个性化用药和加强患者护理。

2.金融：人工智能正在整个金融部门用于检测欺诈、管理风险、优化投资组合配置，甚至自动化财富管理服务。人工智能聊天机器人也越来越受欢迎，因为它为客户提供即时查询答案，同时协助决策过程。

3.教育：人工智能有潜力通过根据学生的个人需求定制学习体验来改变教育。自适应学习平台可以调整

扩展 GUI版代码

from ctransformers import AutoModelForCausalLM

# Set gpu_layers to the number of layers to offload to GPU. Set to 0 if no GPU acceleration is available on your system.
llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./model/mistral-7b-openorca.Q5_K_M.gguf", model_file="./model/mistral-7b-openorca.Q5_K_M.gguf", model_type="mistral", gpu_layers=0)

#print(llm("AI is going to"))


import tkinter as tk
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig
import os


# 获取当前文件所在的目录路径
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 将当前目录和'model'连接起来，获得'model'文件夹的完整路径
save_path = os.path.join(current_dir, 'creat_history.txt')



def write_file(text):
    with open(save_path, 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(text + '\n')
        
history=[]
def answer(question):
    global history
    history=[]
    response = llm(question)
    print(f"Response from model: {response}")  # Add this line for debugging
    return response


# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title("AI")
root.geometry("800x600+{}+{}".format(root.winfo_screenwidth() // 2 - 400, root.winfo_screenheight() // 2 - 350))

# 创建输入框和滚动条
input_frame = tk.Frame(root)

clear_button = tk.Button(root, text="清空", width=6, height=3)


def clear_output():
    global history
    output_text.delete("1.0", tk.END)
    history=[]



clear_button.config(command=clear_output)
clear_button.pack(side="right", padx=60)

# 创建输出框和滚动条
output_frame = tk.Frame(root)
output_label = tk.Label(output_frame, text="AI:")
output_text = tk.Text(output_frame, height=26, width=87, padx=6, pady=6)
output_scrollbar = tk.Scrollbar(output_frame)
output_text.config(yscrollcommand=output_scrollbar.set)
output_scrollbar.config(command=output_text.yview)
output_label.pack(side="left", pady=10)
output_text.pack(side="left", pady=10)
output_scrollbar.pack(side="right", fill="y")
output_frame.pack()

output_text.tag_config("user", foreground='green')
output_text.tag_config("ai", background='orange', foreground='white')


input_label = tk.Label(input_frame, text="用户：")
input_text = tk.Text(input_frame, height=10, width=67, padx=6, pady=6)
input_scrollbar = tk.Scrollbar(input_frame)
input_text.config(yscrollcommand=input_scrollbar.set)
input_scrollbar.config(command=input_text.yview)
input_label.pack(side="left")
input_text.pack(side="left", pady=10)
input_scrollbar.pack(side="right", fill="y")
input_frame.pack()


def show_text():
    # 清空 Tkinter Text 组件中的文本
    # output_text.delete('1.0', 'end')
    question = input_text.get("1.0", "end-1c")
    result = answer(question)
    output_text.insert("end", "用户：" + question, "user")
    output_text.insert("end", "\n" + '-'*78)
    output_text.insert("end", "\nAI：" + result)
    output_text.insert("end", '\n'+"="*78)
    output_text.insert("end", "\n\n\n")
    # 滚动到最底部
    output_text.yview_moveto(1.0)
    input_text.delete('1.0', 'end')


# 创建按钮
button_frame = tk.Frame(root)
button = tk.Button(button_frame, text="回答", command=show_text, width=6, height=3)
# 响应回车键 绑定  事件
root.bind("", lambda event: show_text())


def copy():
    global text
    text.event_generate("<>")


def cut():
    global text
    text.event_generate("<>")


def paste():
    global text
    text.event_generate("<>")


# 创建右键菜单
menu = tk.Menu(root, tearoff=0)
menu.add_command(label="复制", command=copy)
menu.add_command(label="剪切", command=cut)
menu.add_command(label="粘贴", command=paste)


# 绑定鼠标右键（第一个文本框）
def show_menu1(event):
    global text
    text = input_text
    menu.post(event.x_root, event.y_root)


input_text.bind("", show_menu1)


# 绑定鼠标右键（第二个文本框）
def show_menu2(event):
    global text
    text = output_text
    menu.post(event.x_root, event.y_root)


output_text.bind("", show_menu2)

button.pack(side="right", padx=60)
button_frame.pack()

root.lift()
# 运行主循环
root.mainloop()