“Transformer挑战者”Mamba，用Macbook也能跑了！GitHub半天斩获500 星
“Transformer的挑战者”Mamba，用MacBook也能跑了！
有大佬在GitHub上共享了一份笔记，让人们可以用最简单的方式运行Mamba。
这份共享中，算上说明书一共只有三个文件，而且发布不到一天，就斩获了500+星标。
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Mamba是一种新的大模型架构，在语言任务上的表现可以与两倍规模的Transformer一决雌雄。
但官方给出的只有模型文件，需要一定专业知识才能部署使用，而且要Linux+N卡才能运行。
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有了这份笔记，Mamba的运行步骤大大简化，而且也不再要求N卡，M系列的MacBook也能跑了。
从事相关专业的网友看了表示，这种简单化的模型实在是太棒了，希望自己的工作也能朝着这个方向进展。
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原版Mamba的作者Tri Dao和Albert Gu也转发了这份笔记，并对它的简洁性和易读性给予了肯定。
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那么，这份笔记该如何使用呢？
两个文件即可运行
首先，打开一个能运行PyTorch笔记的工具，比如Jupyter、VSCode，或者在线的谷歌Colab等。
然后下载作者的笔记和Python脚本，用Colab的话也可以使用GitHub导入功能。
如果在本地运行，需要把两个文件放到同一个目录；如果用Colab，则需要在连接成功后把model.py上传。
如果不上传，会出现“找不到‘model’”的报错
之后是安装所需的依赖环境，Colab需要手动安装的是einops，其他工具可以根据报错信息判断缺少的依赖。
!pip install 需要安装的依赖名称
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解决好依赖问题后，就可以点击笔记第一组中的运行按钮了，这里可以对模型规模进行选择，默认370M。
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接下来是初始化，直接点击运行按钮即可。
这里也可以对输出token的数量进行调节，默认是50。
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接着，笔记中给出了一些实例，我们也可以修改单引号之间的prompt内容（换行用\n表示），然后点击运行。
不过需要注意的是，这里的prompt和我们平时用ChatGPT等bot型应用的方式有所区别。
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这里可以借用一下Hugging Face中Llama 2的系统提示词：
Below are a series of dialogues between various people and an AI assistant. The AI tries to be helpful, polite, honest, sophisticated, emotionally aware, and humble-but-knowledgeable. The assistant is happy to help with almost anything, and will do its best to understand exactly what is needed. It also tries to avoid giving false or misleading information, and it caveats when it isn’t entirely sure about the right answer. That said, the assistant is practical and really does its best, and doesn’t let caution get too much in the way of being useful.User: 想问的问题Assistant:
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性能上，在默认的规模和输出长度（370M，50token）下，输入Once Upon a time，在纯CPU版Colab中需用时约1分钟，在TPU上的用时则约为30秒，内存消耗在3到4GB之间。
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在M1芯片的Mac上，以相同设置处理同样的内容，则需花费1分半左右。
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不过作者也解释道，出于易读性的考虑，去掉了原版Mamba中的一些加速指令。
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参考链接：https://news.ycombinator.com/item?id=38708730