Serge：離線跑類似ChatGPT的聊天AI！支援LLaMA系列大型語言模型

Nathan Sarrazin開發的「Serge」是一款支援多個大型語言模型的開源網頁程式。

「Serge」名字源自網路meme，：義大利有一隻叫Serge Lama的羊駝，牠的名字是以法國歌手Serge le lam命名的。

Serge可讓使用者與LLaMA系列的AI聊天互動，就像在自己的電腦離線跑ChatGPT一樣，支援中文對話。

不知道什麼是LLaMA系列模型？請看 LLaMA開源大型語言模型與相關軟體介紹

Serge的特色是架設很簡單，用Docker就能輕鬆跑起來，這樣您就有自己的離線AI啦，網頁版不論電腦還是手機都可以用。

且Serge硬體需求不高，背後是以CPU實作的llama.cpp下去設計的，您不需要強力GPU也可以體驗大型語言模型的威力。

1. 系統需求
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支援Docker的作業系統，Linux/Windows/macOS
4核心以上的CPU
最少16GB以上RAM，這只是最低需求，越大的模型需要的RAM越多
最少20GB硬碟空間

Serge背後用的是 llama.cpp技術，因此它只用CPU和RAM運算，預設不會用到GPU。

Nathan Sarrazin的Github儲存庫原始碼： serge-chat/serge - A web interface for chatting with Alpaca through llama.cpp. Fully dockerized, with an easy to use API.

2. 安裝Serge
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在電腦上安裝Docker
建立Docker-compose。

cd ~
mkdir serge-ai
cd serge-ai
vim docker-compose.yml

填入以下內容：

services:
  serge:
    image: ghcr.io/serge-chat/serge:latest
    container_name: serge
    restart: unless-stopped
    ports:
      - 8008:8008
    volumes:
      - weights:/usr/src/app/weights # 將模型下載到Docker volume，您可以將路徑改指向目前目錄，例如 ./weights:/usr/src/app/weights。
      - datadb:/data/db/

volumes:
  weights:
  datadb:

啟動服務

docker compose up -d

瀏覽器開啟https://127.0.0.1:8008就可以看到Serge主畫面。

3. 下載大型語言模型
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使用內建模型
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點選Download model進入模型下載頁。對要下載的模型按Download。下載的語言模型檔案位於/var/lib/docker/volumes/weights/_data/。

Serge目前提供的模型有LLaMA、Alpaca、Vicuna、OAsst、GPT4All、Airoboros、Chronos、Guanaco、Koala、Lazarus、Hermes、Samantha、Tulu、WizardLM、LLaMA 2等等…只要到Github提feature request作者就會加進去。

模型後面都有數字(7B/13B/30B)，代表訓練資料集數量，數字越大的電腦需要越多RAM。例如跑最小的7B需要4GB RAM，13B約需要16GB RAM，30B需要32GB RAM，70B需要48GB RAM。

如果電腦RAM不足，可以用SWAP或分頁檔來提升RAM。

如果要我推薦哪個模型比較好的話，建議是從WizardLM-Uncensored-13B開始玩起，它回答品質與速度適中。

使用自訂模型
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將想使用的模型(ggml格式)複製到Docker容器內部，例如支援中文對話的 Chinese-LLaMA-Alpaca13B

docker ps
docker cp "~/模型檔.bin" 容器ID:/usr/src/app/weights

4. 開始聊天
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點開Model Settings，在Model choice處選取要使用的模型，這邊我選自己下載的Chinese-LLaMA-Alpaca13B。
Max size預設是512等於AI的記憶長度。如果你希望跟AI聊久一點的話，那就把這個值設定為2048，否則馬上就會到達context上限。Pre-prompt處的提示詞是要AI扮演的角色。GPU Layer是分擔給GPU運算的多寡，可提昇回應速度。
點選Start a new chat開始對話。AI的回應時間依電腦性能而定，Intel i5 7400所有線程全跑滿，大概需要算30秒才會開始生成回應。