mlc-ai/mlc-llm: Enable everyone to develop, optimize and deploy AI models natively on everyone's devices. (github.com)github.com/mlc-ai/mlc-llm 下面是具体的入门操作教程: PC端 首先需要安装 MLC LLM 的Package,可以直接通过pip安装预先构建好的软件包,这边强烈建议大家在conda的独立虚拟环境进行安...
mlc-llm(可以从GitHub上获取) Android设备(可以是手机或平板电脑) 二、模型压缩 首先,我们需要使用mlc-llm工具对qwen-7b模型进行压缩。这可以通过以下步骤实现: 将qwen-7b模型转换为PyTorch格式(如果尚未转换)。 使用mlc-llm的压缩功能对模型进行压缩。您可以通过调整压缩参数来优化模型大小和性能之间的平衡。 压缩完成...
所以就在RWKV社区看到了这个将RWKV World系列模型通过MLC-LLM部署在各种硬件平台的需求,然后我就开始了解MLC-LLM的编译部署流程和RWKV World模型相比于MLC-LLM已经支持的Raven系列模型的特殊之处。 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RW...
一个编译好的apk: https://github.com/BBuf/run-rwkv-world-4-in-mlc-llm/releases/download/v1.0.0/app-debug.apk 0x3. 总结 这篇文章分享了一下使用MLC-LLM将RWKV模型跑在Android手机上遭遇的坑以及编译的详细教程,接下来也会尝试一下RWKV5。想在andorid手机上本地运行开源大模型的伙伴们可以考虑一下ML...
0x4. MLC-LLM优缺点个人评价和期待 0x4.1 优点 Tune Free。mlc-llm不需要用TVM的AutoTVM/Ansor等等程序去执行算子搜索过程,对跨平台部署是比原始的TVM搭建的模型更清真的。 TIR的语法很大程度靠近了PyTorch的API,使得用户在模型搭建部分不会很困难。 文档写得不错,跟随教程基本可以完成大多数平台的模型部署,并且单...
MLC-LLM:跨平台部署LLM的终极工具爱科技的小羽 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 12.2万 129 05:42:09 App 【2025版】这可能是B站唯一DeepSeek本地部署+构建企业级私有知识库实战讲明白的教程,存下吧,比啃书好太多了!拿走不谢,允许白嫖! 6.5万 340 11:44:12 App 翻遍整个B站,这绝对...
这里编译时还需要安装一下rust,按照建议的命令安装即可,编译完成之后即安装上了mlc-llm提供的聊天程序mlc_chat_cli。然后为了做模型转换和量化,我们还需要在mlc-llm目录下执行一下pip install .安装mlc_llm包。 模型转换 模型转换这里基本就是参考这个教程了:https://mlc.ai/mlc-llm/docs/compilation/compile_models...
Tune Free。mlc-llm不需要用TVM的AutoTVM/Ansor等等程序去执行算子搜索过程,对跨平台部署是比原始的TVM搭建的模型更清真的。 TIR的语法很大程度靠近了PyTorch的API,使得用户在模型搭建部分不会很困难。 文档写得不错,跟随教程基本可以完成大多数平台的模型部署,并且单Batch下的吞吐和延迟表现都是不错的。
首先在 https://github.com/BBuf/mlc-llm-code-analysis/blob/main/mlc_llm/relax_model/modules.py 这里基于Relax的内部接口(relax.Expr,relax.testing.nn.Module,relax.op.xxx等等)定义了搭建LLM模型需要的一些组件比如ModuleList,Linear,Embedding,LayerNorm,RotaryEmbedding等等。这个地方我添加了一些解释,请点上面...
51CTO博客已为您找到关于MLC-LLM的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及MLC-LLM问答内容。更多MLC-LLM相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。