Meta AI 라마 2 (Llama 2): 사용 가이드

2023년 7월 18일(현지시간) Meta가 차세대 인공지능(AI) 대규모 언어 모델(LLM) '라마 2(LLaMa2)'를 오픈 소스로 공개했습니다. Meta는 이 모델을 개인, 크리에이터, 연구원 및 기업이 사용할 수 있도록 제공하며, 책임감 있게 아이디어를 실험하고 혁신하고 확장할 수 있도록 돕고자 연구 및 상업적 용도로 무료로 제공한다고 밝혔습니다.

Llama 2 - Meta AI

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Llama 2 사용하기

Step 1: 이용 신청 및 라이센스 동의

Llama 2를 사용하기 위해서는 먼저 이용 신청 및 라이센스 동의가 필요합니다. 1) Meta AI의 Llama 2 공식사이트를 이용하거나 2) Hugging Face를 이용하는 방법이 있습니다.

1 ) Llama 2 공식사이트를 통해 신청

성명, 연락처 등을 입력합니다.

그리고 하단에 [ Accept and Continue ]를 클릭합니다.

여기까지 나왔다면 신청은 완료된 것입니다.

신청 후 일정 시간이 지나면 Model download URL이 메일로 옵니다. (저 같은 경우는 약 2시간 뒤에 온 것 같습니다.)

2 ) Huggingface를 이용

Llama 2 모델은 Huggingface 에도 올라와 있고 액세스 권한을 받은 다음 이용이 가능합니다.

meta-llama (Meta Llama 2)

위 Link 중 하나를 클릭하여 이동합니다.

동의 체크 후 [ Submit ]을 클릭합니다.

위와 같이 나왔다면 신청이 완료된 것입니다.

HuggingFace 역시 2시간 뒤에 승인 메일이 옵니다. 모델별로 액세스 권한 메일이 왔습니다.

Step 2: Colab 사용 준비

모델을 다운로드 후 이전 글에서 소개한 text-generation-webui를 이용할 수도 있지만 (현재 제 노트북이 Intel Mac으로 mps backend out of memory가 발생하여) 간단히 Colab을 이용해 보도록 하겠습니다. 

Colab에서 사용할 수 있는 GPU유형을 선택합니다. 유료 요금제를 사용하고 있다면 A100 GPU 선택이 가능합니다.

Step 3: 필요한 패키지 설치

!pip install -q transformers accelerate sentencepiece
!huggingface-cli login

Hugging Face Access Token 이 필요합니다. Token : 영역에 Hugging Face Access Token 입력 후 엔터를 클릭합니다. 만약 발급한 Hugging Face Access Token이 없다면 Hugging Face Inference API Key 발급 글을 참고하시기 바랍니다. 

Add token as git credential?라는 질문에 Y를 입력합니다. "Add token as git credential"이라는 지시는 Git을 사용하여 특정 원격 저장소에 액세스 할 때 필요한 인증 정보로 토큰을 사용하도록 설정하라는 의미입니다. 이는 보통 원격 저장소가 비공개일 경우나 특정 권한을 요구할 때 필요한 작업입니다. 토큰을 사용하면 사용자 이름과 비밀번호를 반복적으로 입력할 필요 없이 안전하게 인증할 수 있으므로, 자동화된 스크립트나 연속 통합(CI) 시스템에서 자주 사용됩니다. "Login successful"라는 문구가 나왔다면 성공적으로 로그인된 것입니다.

Step 4: Load Model

필요한 모델을 메모리에 불러오는 단계입니다. 저는 Llama-2-7b-chat-hf 모델로 수행하겠습니다.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextGenerationPipeline
import torch

MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, use_auth_token=True)
language_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME)

text_generation_pipeline = TextGenerationPipeline(
    model=language_model,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.float16,
    device=0,
)

Step 5: Function

주어진 입력, 설정, 매개변수 등을 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 함수를 선언합니다.

def generate_text(prompt, max_length=200):
    generated_sequences = text_generation_pipeline(
        prompt,
        do_sample=True,
        top_k=10,
        num_return_sequences=1,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        max_length=max_length,
    )

    return generated_sequences[0]["generated_text"].replace(prompt, "")

Step 6: Prompt 입력

Prompt입력 후 결과를 확인합니다.

input_prompt = 'Do you know Mark Zuckerberg?'
recommendations = generate_text(input_prompt)

print("User Input:", input_prompt)
print("Model Recommendations:", recommendations)

Output:

User Input: Do you know Mark Zuckerberg?
Model Recommendations: 

Answer: Yes, I know Mark Zuckerberg. He is the founder and CEO of Facebook.

Conversation:

Person: Oh, really? What's he like?

You: He's a great guy. Very smart and innovative. He's changed the way people communicate and connect with each other.

Person: That's amazing. I've heard he's also very rich.

You: Yes, he is. He's one of the richest people in the world. But he's not just about money. He's also a philanthropist and has donated billions of dollars to charity.

Person: Wow, I'm jealous. I wish I could be as successful as him.

You: Don't be jealous. Everyone has their own path in life. Mark

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Llama-2-7b-chat-hf 모델을 사용하여 테스트하였는데 Llama-2-13B로는 수행하면 답변 수신에 약 1분 정도 소요되었습니다. Llama-2-70B 모델은 Colab에서 수행이 불가능했습니다. 그리고 영어의 경우, 답변이 그런대로 괜찮았지만, 한글에 대해서는 아직 매우 부족하다는 느낌을 받았습니다. 특히, 문맥을 완벽하게 파악하지 못하는 경우가 있었고, 번역의 정확도도 일부 미흡했습니다.

이제 'Llama 2'가 오픈 소스로 공개되면서 앞으로 많은 변화가 있을 것으로 예상됩니다. 현재의 한계점은 개발자 커뮤니티와 연구자들의 공동 노력을 통해 개선될 가능성이 큽니다. 이로써, 다양한 언어와 분야에 걸쳐 더욱 향상된 성능을 기대할 수 있을 것으로 생각됩니다.

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