前段时间投入了大量的时间与精力编写了 Planer (PowerfulLightArtificialNEuRon)框架,该框架仅依赖 NumPy 作为其矩阵计算库,并设计了 JSON 格式的及其精简的中间表达格式。最终通过正则表达式对 PyTorch 模型 TorchScript 进行解析实现模型自动转换到 Planer 框架进行推理。笔者已经转换了多种 CNN 模型在 Planer 实现成功推理。
InferLLM 是一个非常轻量的 LLM 模型推理框架,主要参考和收集了 llama.cpp 工程,llama.cpp 几乎所有核心代码和内核都放在两个文件中,并且使用了大量的宏,阅读和修改InferLLM主要有以下特点: 结构简单,方便上手开发和学习,把框架部分和内核部分进行了解耦合 高效运行,将 llama.cpp 中的大部分内核都进行了移...
跟到sample()中,对结果进行temperature、topp、topk处理; 计算完成后,释放内存; 至此,整个llama2的推理流程全部结束,最后看一下生成的小说的效果。 学会后,你也可以基于x86平台手撸一个神经网络推理框架了。 最后,安利一波ncnn,炒鸡好用,代码可读性很强,用来学习神经网络推理优化非常适合。 reference https://github...
几个月前,绯想连天,潮汐听雨两位菊苣先后在贴吧写了关于盘点悬疑推理的作品以及归纳诡计运用的精彩文章,不过可惜的是两位好像都没提到科学假想系列的作品,而笔者虽然不是推理爱好者,也不怎么在意作者对于诡计的运用,但C;H和C;C的游戏内容我想是绝对逃不开与这些关键词的。不论是C;C还是C;H前期悬疑的氛围都十分...
然后，用500行代码在纯C环境下进行推理，并且无需任何依赖项。最后得到的预训练模型（基于TinyStories），可以在MacBook Air M1 CPU上用fp32以每秒18个token的速度生成故事样本。llama2.c一经发布，就在GitHub上速揽1.6k星，并且还在快速攀升中。项目地址：https://github.com/karpathy/llama2.c 顺便，Karpath...
C-Eval 是全面的中文基础模型评估套件，覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代 …），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。不仅包含广泛的 NLP 任务，还能从众多高级 LLM 能力上对 LLM 进行评估。就在最近，排行榜 C-Eval 杀出一匹黑马，...
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AscendCL(Ascend Computing Language)是一套用于在昇腾平台上开发深度神经网络推理应用的C语言API库,提供模型加载与执行、媒体数据处理、算子加载与执行等API,能够实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。 了解了这些大步骤后,下面我们再展开来说明开发应用具体涉及哪些关键功能?各...
输入动态,输出固定推理 创建输入dataset 获取输入个数 获取第i个输入大小,并申请内存,对应的databuff 这里需要注意,当输入为动态全shape时获取的size是为0的,这里需要根据我们设置的shape进行计算size的大小,例如下图中根据format计算 申请内存 创建buffer 向dataset中添加buffer 对第i个输入设置shape 第一步:创...