Erstellen Sie eine hochmoderne multimodale Edge-Anwendung mit Llama 3.2 und Llama Guard

Erstellung einer multimodalen Edge-Anwendung mit Llama 3.2 und Llama Guard

In den letzten Jahren hatte ich die Gelegenheit, intensiv mit KI-Modellen auf einer Reihe von Plattformen zu arbeiten, von leistungsstarken Cloud-Servern bis hin zu ressourcenbeschränkten Edge-Geräten. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz war nichts weniger als bemerkenswert, und eines der aufregendsten Entwicklungen, auf die ich kürzlich gestoßen bin, ist die Veröffentlichung von Meta's Llama 3.2 und Llama Guard. Diese Tools haben neue Horizonte für den Bau komplexer, effizienter und sicherer KI-Anwendungen eröffnet, die universell ausgeführt werden können, einschließlich auf Geräten mit begrenzten Rechenressourcen.

In diesem Artikel möchte ich meine Erfahrungen und Einblicke darüber teilen, wie man eine multimodale Edge-Anwendung mit Llama 3.2 und Llama Guard erstellt. Wir werden die verschiedenen Modelle der Llama 3.2-Familie erkunden, ihre Fähigkeiten verstehen und besprechen, wie man dasjenige auswählt, das am besten zu Ihren Bedürfnissen passt. Wir werden uns mit der Einrichtung dieser Modelle auf verschiedenen Hardwareplattformen, der Integration von visuellen Funktionen, der Implementierung von Llama Guard für sichere Interaktionen und der Nutzung agentischer Funktionen zur Verbesserung Ihrer Anwendung befassen.

Vergleich der Llama 3.2-Modellfamilie

Modell	Parameter (Milliarden)	Best Case-Anwendung	Hardware-Anforderungen
Llama 3.2 1B	1	Grundlegende konversationelle KI, einfache Aufgaben	4GB RAM, Edge-Geräte
Llama 3.2 3B	3	Mittlere Komplexität, nuancierte Interaktionen	8GB RAM, High-End-Smartphones
Llama 3.2 11B	11	Bildbeschriftung, visuelles Fragen und Antworten	High-End-Geräte oder Server
Llama 3.2 90B	90	Komplexes logisches Denken, erweiterte multimodale Aufgaben	Spezialisierte Hardware, verteilte Systeme

Für einen tieferen Einblick in die Llama 3.2-Familie können Sie diesen Blog, den wir für Sie geschrieben haben, überprüfen.

Umgebung vorbereiten

Bevor Sie mit der Implementierung beginnen, stellen Sie sicher, dass Ihre Entwicklungsumgebung korrekt eingerichtet ist. Sie benötigen Python 3.7 oder höher, PyTorch und die Hugging Face Transformers-Bibliothek. Wenn Sie mit Bilddaten arbeiten, ist auch die Installation von Torchvision notwendig.

Implementierung des 1B-Modells

Um das 1B-Modell einzurichten, können Sie die Hugging Face Transformers-Bibliothek nutzen, die eine einfache Schnittstelle zum Laden und Interagieren mit vortrainierten Modellen bietet. Für die Inferenz auf Geräten, insbesondere auf mobilen und Edge-Geräten, wird empfohlen, das PyTorch ExecuTorch-Framework zu verwenden. ExecuTorch ist darauf ausgelegt, die Inferenz für leichte Modelle auf ressourcenbeschränkter Hardware zu optimieren, was es zu einer idealen Wahl für die effiziente Bereitstellung des 1B-Modells macht.

Dieser Code initialisiert eine einfache Konversationsschleife. Der Parameter device_map='auto' weist intelligent die Modellschichten den verfügbaren Geräten zu, was auf Edge-Hardware besonders nützlich ist. Die Angabe von torch_dtype=torch.bfloat16 optimiert den Speicherverbrauch durch die Verwendung von Fließkommazahlen mit halber Genauigkeit.

Ich habe ähnliche Setups auf Geräten wie dem NVIDIA Jetson Nano und Raspberry Pi 4 durchgeführt. Während die Leistung nicht sofort ist, ist sie für viele Anwendungen ausreichend reaktionsschnell. Die Überwachung des Speicherverbrauchs ist unerlässlich; möglicherweise müssen Sie die Batchgrößen oder Sequenzlängen anpassen, um innerhalb der Möglichkeiten Ihres Geräts zu bleiben.

Implementierung des 3B-Modells

Wenn Ihre Anwendung ein fortgeschritteneres Sprachverständnis erfordert und Ihre Hardware zusätzliche Lasten bewältigen kann, ist das 3B-Modell eine gangbare Option.

Das 3B-Modell benötigt mehr Speicher – etwa 8 GB RAM – bietet jedoch eine verbesserte Leistung bei der Bearbeitung komplexer Abfragen und der Beibehaltung von Kontext über längere Interaktionen. Nach meiner Erfahrung ist die Bereitstellung des 3B-Modells auf Geräten wie High-End-Smartphones oder Tablets machbar, vorausgesetzt, Sie optimieren das Modell und verwalten die Ressourcen sorgfältig.

Verbesserung Ihrer Anwendung mit visuellen Funktionen

Die Integration visueller Verarbeitung in Ihre Anwendung kann die Benutzererfahrung erheblich bereichern. Die Llama 3.2 11B- und 90B-Modelle ermöglichen es Ihnen, Bildverständnis zu Ihrem KI-Assistenten hinzuzufügen. Jüngste Diskussionen in der Community, wie die auf dem LocalLLaMA-Subreddit, haben praktische Anwendungsfälle für diese Vision-Modelle hervorgehoben. Beispielsweise wurde das 90B-Modell für seine Fähigkeit gelobt, Objekte in Bildern genau zu identifizieren und zu beschreiben, einschließlich nuancierter Aufgaben wie dem Zählen von Personen in einem Meeting oder sogar der Analyse akustischer Spektrogramme.

Verwendung des 11B-Visionsmodells

Aufgrund ihrer Größe sind die Visionsmodelle besser für die serverseitige Bereitstellung geeignet, anstatt direkt auf Edge-Geräten ausgeführt zu werden. Sie können jedoch trotzdem eine reaktionsfähige Anwendung erstellen, indem Sie über APIs mit diesen Modellen interagieren.

Um loszulegen, müssen Sie einen API-Schlüssel von der API-Einstellungsseite von Together.xyz erhalten. Together.xyz bietet Zugriff auf die neuesten Llama 3.2-Modelle, einschließlich der Visionsmodelle, die bereit sind, über ihren API-Service genutzt zu werden.

Dieser Ansatz ermöglicht es Ihrer Anwendung, Bilddaten zu verarbeiten, indem sie an das serverhostete Modell zur Verarbeitung gesendet werden. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Bilddaten sicher übertragen werden, insbesondere wenn sie vertrauliche Informationen enthalten. Wie einige Community-Mitglieder bemerkten, kann die Optimierung der Bildgröße vor der Übertragung die Latenz verringern und die Gesamtreaktionsfähigkeit der Anwendung verbessern.

Benutzer haben auch festgestellt, dass, obwohl Llama 3.2 bei allgemeinen Bildaufgaben gut abschneidet, die Leistung für spezialisiertere Anwendungen, wie präzise medizinische Bildanalysen oder das Erstellen von Bounding-Boxes für Objektkoordinaten, variieren kann. Ein hybrider Ansatz, der komplementäre Tools wie Segment Anything für detaillierte Segmentierungen verwendet, wurde von Benutzern vorgeschlagen, um die Genauigkeit in solchen Fällen zu verbessern.

Ausbalancierung von Leistung und Ressourcengrenzen

Während die Nutzung von serverseitiger Verarbeitung schwerwiegende Berechnungen entlasten kann, ist es wichtig, die Nachteile zu berücksichtigen. Netzwerkverzögerungen und -zuverlässigkeit werden kritische Faktoren. Die Implementierung von Caching-Strategien und die angemessene Handhabung von Netzwerkfehlern können die Benutzererfahrung verbessern. In einem meiner Projekte haben wir einen hybriden Ansatz implementiert, bei dem grundlegende Bildanalysen auf dem Gerät durchgeführt wurden und komplexere Verarbeitung an den Server delegiert wurde.

Implementierung von Llama Guard für sichere und ethische Interaktionen

Die Gewährleistung, dass Ihre KI-Anwendung mit Benutzern auf sichere und ethische Weise interagiert, ist von größter Bedeutung. Llama Guard bietet einen robusten Mechanismus, um die Generierung von unerlaubtem oder schädlichem Inhalt zu verhindern. Llama Guard kann über Sicherheitsrichtlinien angepasst werden, um den unterschiedlichen Anforderungen von Anwendungen gerecht zu werden, und sicherzustellen, dass Ihre KI in verschiedenen Kontexten angemessen reagiert.

Anpassen von Sicherheitsrichtlinien

Je nach Kontext Ihrer Anwendung müssen Sie möglicherweise die Sicherheitsparameter anpassen oder das Modell aktualisieren, um es mit bestimmten Richtlinien in Einklang zu bringen. Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung dieser Einstellungen sind entscheidend, insbesondere da sich gesellschaftliche Normen und Vorschriften weiterentwickeln. In einer Bereitstellung haben wir mit rechtlichen und ethischen Experten zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass die Antworten unseres Assistenten den branchenspezifischen Vorschriften entsprechen.

Nutzung agentischer Funktionen

Agentische Funktionen ermöglichen es Ihrem KI-Assistenten, Aufgaben autonom auszuführen, indem er mit externen Tools oder APIs interagiert. Dies verbessert erheblich die Fähigkeiten des Assistenten und bietet eine dynamischere Benutzererfahrung. Aus dem Feedback der Community auf Plattformen wie LocalLLaMA haben Benutzer festgestellt, dass agentische Funktionen besonders nützlich sind, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, wodurch die Notwendigkeit manueller Eingriffe verringert und die Effizienz gesteigert wird.

Tool-Calling in leichten Modellen

Für die 1B- und 3B-Modelle, die nicht standardmäßig integrierte Tool-Calling-Funktionen unterstützen, können Sie Funktionen innerhalb der Prompts definieren. Tool-Calling mit diesen leichten Modellen kann auf zwei Arten erfolgen: durch Übergabe der Funktionsdefinitionen im Systemprompt zusammen mit der Benutzerabfrage oder indem beide, die Funktionsdefinitionen und die Abfrage, direkt im Benutzerprompt enthalten sind. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, den Ansatz zu wählen, der am besten zu den Anforderungen Ihrer Anwendung passt.

Diese Methode ermöglicht es Ihrem Assistenten, Aufgaben wie Datenabruf, Berechnungen oder die Interaktion mit externen Dienstleistungen auszuführen. Es ist eine leistungsstarke Möglichkeit, die Funktionalität des Assistenten zu erweitern, ohne den Ressourcenverbrauch erheblich zu erhöhen. Wie in Community-Foren diskutiert, ist es besonders wertvoll für diejenigen, die leichte, autonome Systeme entwickeln, die in Echtzeit effizient mit vielfältigen Aufgaben umgehen können.

Tool-Calling in größeren Modellen

Die größeren Modelle, wie die 11B und 90B, unterstützen integriert Tool-Calling, wodurch der Prozess vereinfacht wird. Sie können Funktionsaufrufe nahtlos verstehen und ausführen, was für komplexe Anwendungen von Vorteil ist. Im Gegensatz zu Llama 3.1 größeren Modellen unterstützen Llama 3.2 leichte Modelle keine integrierten Tools wie Brave Search oder Wolfram. Stattdessen basieren sie auf benutzerdefinierten Funktionen, die vom Benutzer definiert wurden. Die erhöhten Rechenanforderungen bedeuten jedoch, dass diese größeren Modelle besser für serverbasierte Bereitstellungen geeignet sind.

Bau Ihrer multimodalen Edge-Anwendung

Indem Sie all diese Elemente zusammenbringen, können Sie eine komplexe KI-Anwendung erstellen, die effizient auf Edge-Geräten arbeitet und gleichzeitig fortschrittliche Funktionen bietet.

Llama-Stack

Der Llama-Stack ist eine umfassende Werkzeugkette, die die Bausteine definiert und standardisiert, die erforderlich sind, um generative KI-Anwendungen auf den Markt zu bringen. Diese Bausteine erstrecken sich über den gesamten Entwicklungslebenszyklus, vom Training und Fein-Tuning des Modells über die Produktevaluation bis hin zur Aktivierung von KI-Agenten in der Produktion. Der Llama-Stack bietet nicht nur die Definitionen, sondern auch Open-Source-Implementierungen und Partnerschaften mit Cloud-Anbietern, um Entwicklern zu helfen, KI-Lösungen mithilfe konsistenter und interoperabler Komponenten über Plattformen hinweg zusammenzustellen. Das Ziel ist es, Innovationen im KI-Bereich zu beschleunigen und die Entwicklung reibungsloser zu gestalten.

Der Llama-Stack besteht aus mehreren Kern-APIs, die jeweils eine spezifische Rolle übernehmen. Die Inferenz-API verarbeitet die Ausführung von KI-Modellen, sei es zur Generierung von Text, zur Erstellung von Vorhersagen oder zum Verständnis komplexer Eingaben. Die Sicherheits-API ist entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-generierte Ausgaben sicher sind, indem Sicherheitsvorkehrungen angewendet und potenziell schädliche Inhalte gefiltert werden. Die Speicher-API wird verwendet, um den Zustand während fortlaufender Gespräche oder Aufgaben aufrechtzuerhalten, wodurch die Interaktionen kontextbewusster werden. Die agentische System-API hilft bei der Verwaltung autonomer Agentenverhalten, sodass die KI unabhängig Aufgaben ohne ständige Überwachung ausführen kann. Die Evaluations-API stellt Werkzeuge zur Bewertung der Modellleistung bereit und zur Bestimmung seiner Wirksamkeit in verschiedenen Anwendungsfällen. Post-Training-APIs werden verwendet, um Modelle nach ihrem ursprünglichen Training zu verfeinern, insbesondere für spezialisierte Anwendungsfälle. Die APIs zur synthetischen Datengenerierung helfen dabei, künstliche Datensätze zu erstellen, die nützlich sind, um Modelle zu trainieren, wenn echte Daten Mangelware sind. Schließlich implementiert die Feedback-Bewertungs-API Rückmeldemechanismen, um Modelle mithilfe von Reinforcement Learning zu trainieren.

Jede dieser APIs ist über REST-Endpunkte zugänglich, sodass sie unabhängig von der Programmierumgebung einfach in Anwendungen integriert werden können. Dieser standardisierte Zugang hilft, Konsistenz über verschiedene Implementierungen hinweg zu wahren.

Um den Llama-Stack einzurichten, müssen Sie ihn zunächst installieren. Der einfachste Weg dafür ist über pip:

pip install llama-stack

Alternativ können Sie, wenn Sie aus der Quelle installieren möchten, das Repository klonen und es mit conda einrichten:

git clone https://github.com/Meta-Llama/LlamaStack.git
cd LlamaStack
conda env create -f environment.yml

Nach der Installation können Sie das Llama-CLI-Tool verwenden, um den Llama-Tool-Stack und die agentischen Systeme einzurichten und zu verwenden. Dieses Tool hilft Ihnen, schnell einen Llama-Stack-Server in weniger als fünf Minuten einzurichten und auszuführen. Um zu beginnen, verwenden Sie llama stack build, um Ihre Llama-Stack-Distribution interaktiv zu konfigurieren. Dieser Prozess fordert Sie auf, Details wie den Verteilungsnamen, den Bildtyp (z. B. Docker oder Conda) und die spezifischen Anbieter für verschiedene APIs einzugeben.

Sobald der Build abgeschlossen ist, besteht der nächste Schritt darin, Ihre Distribution zu konfigurieren. Verwenden Sie den Befehl llama stack configure, um API-Anbieter und andere Konfigurationen einzurichten. Nach der Konfiguration können Sie Ihre Distribution mit llama stack run ausführen.

Wenn Sie lieber Docker verwenden, können Sie den folgenden Befehl ausführen, um Ihre Umgebung einzurichten:

docker run -p 8080:8080 llama/llama-stack

Diese Befehle ermöglichen es Ihnen, Ihre eigene Llama-Stack-Distribution zu erstellen, zu konfigurieren und bereitzustellen, damit Sie schnell generative KI-Anwendungen erstellen können, die lokal oder in einer Serverumgebung ausgeführt werden können.

Für detailliertere Beispiele, Demoskrypten und weitere Anleitungen können Sie auf das Llama-Stack-Repository verweisen.

Die modulare Architektur und die umfassende API-Suite des Llama-Stacks bieten ein Maß an Flexibilität und Leistung, das im Bereich der KI-Entwicklung wirklich bahnbrechend ist.

Ein Aspekt des Llama-Stacks, der oft in der Dokumentation unerwähnt bleibt, ist die Fähigkeit, nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integriert zu werden. Nach meiner Erfahrung war dies entscheidend für Teams, die von älteren KI-Frameworks umsteigen. Die Lernkurve ist überraschend sanft und ermöglicht es Entwicklern, die fortgeschrittenen Funktionen des Llama-Stacks schrittweise zu integrieren, ohne laufende Projekte zu stören.

Darüber hinaus sind die Effizienzgewinne, die durch die Verwendung des Llama-Stacks erzielt werden, erheblich. Ich habe Projekte gesehen, die zuvor Monate für die Prototypisierung und Bereitstellung benötigten, die auf Wochen oder sogar Tage reduziert wurden. Dies ist besonders offensichtlich bei multimodalen Anwendungen, bei denen der einheitliche Ansatz des Llama-Stacks zur Handhabung verschiedener Datentypen (Text, Bilder usw.) den Entwicklungsprozess erheblich rationalisiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Llama Stack mehr als nur eine Reihe von Tools darstellt; es ist ein Paradigmenwechsel in der KI-Entwicklung. Wenn Sie sich auf Ihre Reise mit Llama Stack begeben, denken Sie daran, dass seine wahre Kraft nicht nur in seinen technischen Fähigkeiten liegt, sondern darin, wie es Ihnen ermöglicht, Ihre ambitioniertesten KI-Projekte zum Leben zu erwecken. Die Möglichkeiten sind grenzenlos, und ich bin gespannt, was die nächste Generation von Entwicklern mit diesem bemerkenswerten Framework schaffen wird.