目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制，这并非是新鲜事，因为之前chat-gpt就曾经被"玩"坏过，如果没有内容审查，恶意用户可能通过精心设计的输入（prompt）来操纵LLM执行不当行为。内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击，确保LLM按照既定的安全策略和道德标准运行。
但我们今天讨论的是无内容审查机制的大模型，在中文领域公开的模型中，能力相对比较强的有阿里的 Qwen-14B 和清华的 ChatGLM3-6B。
而今天的主角，CausalLM-14B则是在Qwen-14B基础上使用了 Qwen-14B 的部分权重，并且加入一些其他的中文数据集，最终炼制了一个无内容审核的大模型版本，经过量化后可以在本地运行，保证了用户的隐私。
CausalLM-14B的量化版本下载页面：
https://huggingface.co/TheBloke/CausalLM-14B-GGUF
量化版本的运行条件：
Name Quant method Bits Size Max RAM required Use case
causallm_14b.Q4_0.gguf Q4_0 4 8.18 GB 10.68 GB legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
causallm_14b.Q4_1.gguf Q4_1 4 9.01 GB 11.51 GB legacy; small, substantial quality loss - lprefer using Q3_K_L
causallm_14b.Q5_0.gguf Q5_0 5 9.85 GB 12.35 GB legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
causallm_14b.Q5_1.gguf Q5_1 5 10.69 GB 13.19 GB legacy; medium, low quality loss - prefer using Q5_K_M
causallm_14b.Q8_0.gguf Q8_0 8 15.06 GB 17.56 GB very large, extremely low quality loss - not recommended
本地环境配置
笔者的设备是神船笔记本4060的8G显卡配置。
首先确保本地安装好了Visual Studio installer开发工具，在搜索框中直接搜索Visual Studio即可：
点选后，确保安装了使用C++的桌面开发组件：
随后下载并且配置cmake:
https://cmake.org/download/
本地运行命令：
PS C:\Users\zcxey> cmake -version
cmake version 3.29.0-rc1
CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake).
PS C:\Users\zcxey>
代表配置成功。
接着需要下载CUDA:
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
这里推荐12的版本，运行命令：
PS C:\Users\zcxey> nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Nov_22_10:30:42_Pacific_Standard_Time_2023
Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.107
Build cuda_12.3.r12.3/compiler.33567101_0
PS C:\Users\zcxey>
说明cuda配置成功。
通过llama.cpp来跑大模型
llama.cpp 是一个开源项目，它提供了一个纯 C/C++ 实现的推理工具，用于运行大型语言模型（LLaMA）。这个项目由开发者 Georgi Gerganov 开发，基于 Meta（原 Facebook）发布的 LLaMA 模型。llama.cpp 的目标是使得大型语言模型能够在各种硬件上本地运行，包括那些没有高性能 GPU 的设备。
在llama.cpp的releases下载页：
https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
下载llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64.zip
也就是基于CUDA12的编译好的版本。
在终端中打开llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64目录，运行命令：
D:\Downloads\llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64>.\main.exe -m D:\Downloads\causallm_14b.Q4_0.gguf --n-gpu-layers 30 --color -c 4096 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -n -1 -p "<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{你好}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
这里通过--n-gpu-layers 30参数来通过cuda加速，同时CausalLM-14B有自己的prompt模板，格式如下：
"<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{你好}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
随后程序返回：
<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{你好}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant:
你好！很高兴见到你。有什么我可以帮助你的吗？<|endoftext|> [end of text]
好吧，既然是无审查模型，那么来点刺激的：
"<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{You fucking bitch! 翻译为中文}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
程序返回：
<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{You fucking bitch! 翻译为中文}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant{你这个该死的婊子！}<|endoftext|> [end of text]
通过llama-cpp-python来跑大模型
llama-cpp-python 是一个 Python 库，它提供了对 llama.cpp 的 Python 绑定。
换句话说，直接通过Python来启动llama.cpp。
首先安装llama-cpp-python:
pip uninstall -y llama-cpp-python
set CMAKE_ARGS=-DLLAMA_CUBLAS=on
set FORCE_CMAKE=1
pip install llama-cpp-python --force-reinstall --upgrade --no-cache-dir
如果安装好之后，不支持cuda，需要拷贝cuda动态库文件到Microsoft Visual Studio的所在目录：
Copy files from: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
to
(For Enterprise version) C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Enterprise\MSBuild\Microsoft\VC\v170\BuildCustomizations
随后编写代码：
from llama_cpp import Llama
llm = Llama(
model_path="D:\Downloads\causallm_14b-dpo-alpha.Q3_K_M.gguf",
chat_format="llama-2"
)
res = llm.create_chat_completion(
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{
"role": "user",
"content": "来一段西厢记风格的情感小说，100字，别太露骨了"
}
],stream=True
)
for chunk in res:
try:
print(chunk['choices'][0]["delta"]['content'])
except Exception as e:
print(str(e))
pass
程序返回：
AS = 1 | SSE3 = 1 | SSSE3 = 0 | VSX = 0 | MATMUL_INT8 = 0 |
Model metadata: {'general.name': '.', 'general.architecture': 'llama', 'llama.context_length': '8192', 'llama.rope.dimension_count': '128', 'llama.embedding_length': '5120', 'llama.block_count': '40', 'llama.feed_forward_length': '13696', 'llama.attention.head_count': '40', 'tokenizer.ggml.eos_token_id': '151643', 'general.file_type': '12', 'llama.attention.head_count_kv': '40', 'llama.attention.layer_norm_rms_epsilon': '0.000010', 'llama.rope.freq_base': '10000.000000', 'tokenizer.ggml.model': 'gpt2', 'general.quantization_version': '2', 'tokenizer.ggml.bos_token_id': '151643', 'tokenizer.ggml.padding_token_id': '151643'}
'content'
@
，
下面
是一
段
根据
您的
要求
编
写的
的
小说
：
王
婆
是
清
河
城
有名的
媒
人
内容不便全部贴出，理解万岁。
结语
最后奉上基于llama-cpp-python和gradio的无审查大模型的webui项目，支持流式输出，提高推理效率：
https://github.com/v3ucn/Causallm14b_llama_webui_adult_version
文章转载自： ++刘悦的技术博客++