本文将带大家手把手使用 MLC-LLM 将 InternLM2.5-1.8B-Chat部署到安卓手机上。 github.com/InternLM/Int 首先我们来看一下最终的效果～ 1. 环境准备 1.1 安装 rust 可参考 forge.rust-lang.org/inf此处使用了国内的镜像,如下列命令,当出现选项时选择 Enter 安装。 export RUSTUP_DIST_SERVER=https://mirrors...
MLC-LLM的编译部署流程在MLC-LLM的官方文档已经比较详细了,但这部分有一些隐藏的坑点需要你去发现,比如现在要支持的RWKV-World模型它的Tokenizer是自定义的,并不是Huggingface的格式,这就导致我们不能使用MLC-LLM去直接编译这个模型,也不能使用预编译好的MLC-LLM二进制库去运行这个模型了。另外,在编译MLC-LLM仓库之...
高效部署:MLC LLM提供了一种高效的框架,可以将AI模型快速部署到各种硬件后端和应用程序上,提高了模型的推理速度和响应时间。 系统化和可定制:MLC LLM提供了一系列工具和库,使得开发人员可以根据自己的需求进行定制化开发,实现更高效、更准确的模型部署。 跨平台兼容性:MLC LLM可以在不同的操作系统和硬件平台上运行,...
在这之前请阅读:MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战(3B模型Mac M2解码可达26tokens/s) ,这是前置内容。 对于Android,你可以按照https://mlc.ai/mlc-llm/docs/deploy/android.html的教程在你的手机上编译apk。 根据官方教程,这里有一些需要修改的地方: 修改这个文件。更新的内容应该是: {"model_libs":["RWK...
MLC-LLM部署模型 官方文档:https://llm.mlc.ai/docs/install/mlc_llm.html#install-mlc-packages 如果你和我一样是windows的环境,那你就需要安装GPU-Z查看一下你的电脑是否支持Vulkan,因为跨平台主要是根据Vulkan框架实现的。 环境 官方文档的环境安装有点坑没有安装m2w64-toolchain,如果你和我一样是windows系统...
MLC LLM 是一个通用解决方案,允许任何语言模型在多样化的硬件后端和本机应用程序上原生部署,并为每个人提供了一个高效的框架,以进一步优化模型性能,以适应自己的用例。 我们的使命是让每个人都能够在自己的设备上原生开发、优化和部署 AI 模型。 一切都在本地运行,无需服务器支持,并通过手机和笔记本电脑上的本地 ...
1)部署的环境涵盖了服务器、手机(ios, android)、消费级GPU, 浏览器。 2)支持pretrained llm快速部署到上述环境 3)同时也支持finetune后的llm部署到上述环境(只需要用户提供类似Huggingface的模型工程目录) 这里finetune支持高效参数finetune? 需要进一步确认 ...
图1. MLCEngine:通用LLM部署引擎 实现通用部署的路径具有独特的挑战。首先,它需要支持广泛的GPU编程模型和运行时,以在每个支持的平台上实现加速。这样的过程通常需要大量重复的工程工作。我们需要在可能的情况下利用有效的供应商库,但也需要支持缺乏标准库支持的新兴平台,如Vulkan或WebGPU。此外,每个应用平台都有不同的...
简介 MLC LLM 是一种通用解决方案,它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上 暂无标签 https://www.oschina.net/p/mlc+llm Java等 6 种语言 Apache-2.0 保存更改 发行版 暂无发行版 贡献者(126) 全部
MLC配置：{ "model": "HF://mengshyu/llava-1.5-7b-hf-q4f16_1-MLC","estimated_vram_bytes"...