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-...
2.1 安装 mlc-llm 可参考 https://llm.mlc.ai/docs/install/mlc_llm.html (如果下载很慢可以取消重新运行一下,或者本地下载了之后拷过去) conda create--name mlc-prebuilt python=3.11conda activate mlc-prebuiltconda install-c conda-forge git-lfspip install pytorch==2.1.2torchvision==0.16.2torchaudio...
最近,MLC-LLM的研究人提出基于MLCEngine构建一个统一的LLM引擎,使其更加方便支持跨服务器和本地部署。 以下介绍MLC LLM引擎(简称MLCEngine)和细节及其使用详情。MLCEngine是一款通用的LLM部署引擎,引入了一种单一引擎,用于在服务器上实现高吞吐量、低延迟服务,同时无缝集成小型且功能强大的模型,部署到各种本地环境中。
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,...
MLC LLM是一种通用解决方案,可以在各种硬件后端和本地应用程序上原生部署任何语言模型,同时为所有人提供一个高效的框架,以进一步优化模型性能以适应其自身的用例。一切都在本地运行,无需服务器支持,并且可以在手机和笔记本电脑上通过本地GPU加速。请查看我们的GitHub存储库,了解我们是如何实现的。您也可以阅读下面的说...
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...
我的ChatRWKV 学习笔记和使用指南这篇文章是学习RWKV的第一步,然后学习了一下之后决定自己应该做一些什么。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。
一个名为MLC LLM的全新开源项目已在 GitHub 上线,完全本地运行无需联网,甚至集显老电脑、苹果 iPhone 手机都能运行。 MLC LLM 项目介绍称:“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一组不同的硬件后端和本地应用程序上,此外还有一个高效的框架,供每个人进一步优化自己用例的模型性能。一切都...
基于LLM的聊天机器人可以通过前端访问，而且它们涉及到大量且昂贵的服务器端API调用。但如果可以让LLM完全...
MLC LLM 项目介绍称:“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一组不同的硬件后端和本地应用程序上,此外还有一个高效的框架,供每个人进一步优化自己用例的模型性能。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 GPU 加速。我们的使命是让每个人都能在设备上本地开发、...