mlc_llm gen_config/root/models/internlm2_5-1_8b-chat/\--quantization q4f16_1--conv-template chatml \-o dist/internlm2_5-1_8b-chat-q4f16_1-MLCDo you wish to run the custom code?[y/N]y 2.4 上传到HuggingFace 上传这一步
mlc_llm gen_config --help使用python部署需要先下载预编译库,根据模型类型,对应平台,对应数据类型的so,官方下载页面,所以这里需要下载q4f16_1-cuda.so结尾的包,不过gemma没有看到对应的库(只有安卓/ios/web的),所以需要自己编译一下。创建一个文件夹储存编译后的libmkdir dist/prebuilt_libs...
MLC-LLM 是一个机器学习编译器和高性能大型语言模型部署引擎。该项目的使命是让每个人都能在自己的平台上开发、优化和部署 AI 模型。InternLM 2.5 是上海人工智能实验室发布的新一代大规模语言模型,相比于之前的版本,InternLM 2.5支持百万长文,推理能力开源领先。本文将带大家手把手使用 MLC-LLM 将 InternLM2.5-...
mlc-llm[ https://github.com/mlc-ai/mlc-llm ] 致力于将大语言模型量化后用于手机本地部署。 mlc-MiniCPM[ https://github.com/OpenBMB/mlc-MiniCPM ] 提供了新的双语模型:MiniCPM 。 本人对mlc-MiniCPM的安卓界面进行了调整并将持续优化界面(基于仅对于本人而言的美观)。开源地址:[ https://github.com...
mlc-llm(Machine Learning Communication Language)是一个用于机器学习通信的语言,它可以让开发者轻松地在各种设备上运行大型模型。这个语言可以运行在任何支持WebGPU的浏览器中,包括iPhone、iPad、安卓、Windows、Linux和MacBook。此外,它还支持CUDA的NVIDIA GPU,使得在高性能计算环境中运行大型模型变得更加容易。
本文通过深入剖析MLC-LLM框架在安卓应用中的部署流程和实战技巧,旨在帮助开发者更好地将其应用于安卓平台,提升应用性能和用户体验。
陈天奇团队最新工作——MLC LLM Engine,LLMs 通用部署引擎。MLC LLM Engine 引入了一个单一引擎,既可以用于在服务器上提供高吞吐量、低延迟的部署,又可将将小型和功能强大的模型无缝集成到不同的本地环境中。部署平台包括:英伟达、AMD的GPGPU、显卡,苹果M系列,iPad,iPhone,安卓手机,Steam Deck(V社游戏掌机),英伟达...
MLC-LLM框架在安卓应用中的部署策略与实践 简介:本文探讨了MLC-LLM框架在安卓应用部署中遇到的挑战,通过具体案例展示了解决方案,并展望了该领域未来的发展趋势。 MLC-LLM框架作为一种新兴的机器学习框架,在近年来得到了广泛的关注和应用。然而,在实际的项目实践中,如何将该框架有效地部署到安卓应用上,仍然是一大挑战...
0x0. 前言这篇文章主要是填一下 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战(3B模型Mac M2解码可达26tokens/s) 这里留下来的坑,这篇文章里面介绍了如何使用 MLC-LLM 在A100/Mac M2上部署 RWKV 模型。但是探索在Android…
mlc_llm gen_config --help部署安卓app需要安装一些环境,参考官方链接,安装顺序:rust,Android Studio,下载NDK,配置ANDROID_NDK和TVM_NDK_CC环境。 再生成一次配置文件(可选),降低上下文窗口长度,防止安卓手机内存不足卡死。gemma默认上下文是8k,这里给他降到2048,最大batch也设置为1。