MLC-LLM技术栈基于Apache TVM Unity。TVM Unity是TVM社区正在推动的技术迭代,使我们能够系统地,可重复地定制机器学习模型从模型的导入到编译结果的导出的工作流。我们可以快速地尝试新的模型,新的想法和新的编译器优化。 具体而言,我们做了如下技术要点: Dynamic shape:LLM天然具有输入变长的特点,我们将原生支持dynamic...
为了实现原生部署,研究团队以机器学习编译(MLC)技术为基础来高效部署 AI 模型。MLC LLM 借助一些开源生态系统,包括来自 HuggingFace 和 Google 的分词器,以及 LLaMA、Vicuna、Dolly 等开源 LLM。 MLC LLM 的主要工作流基于 Apache TVM Unity,通过扩展 TVM 后端使模型编译更加透明和高效。 Dynamic shape:该研究将语言...
https://hf-mirror.com/mlc-ai/Hermes-3-Llama-3.1-8B-q4f32_1-MLC 对话 只需要把“D:\LianXi\LLM\Llama-3.1-8B-Instruct-q4f32_1-MLC”修改为你的本地模型路径即可 mlc_llm chat D:\LianXi\LLM\Llama-3.1-8B-Instruct-q4f32_1-MLC mlc-llm也兼容openAI的对话接口,具体使用可以去官网看具体的文档。
编译的入口在:https://github.com/BBuf/mlc-llm-code-analysis/blob/main/mlc_llm/build.py 。 这个脚本构建了一个模型build的入口,可以通过传入不同的参数来构建不同配置的模型。参数解析和模型编译都在 https://github.com/BBuf/mlc-llm-code-analysis/blob/main/mlc_llm/core.py 中实现,模型编译准备(mod...
MLC LLM:完全本地运行无需联网的大语言模型, 视频播放量 544、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 6、转发人数 0, 视频作者 AI2CG, 作者简介 ,相关视频:RX580完美运行OLLAMA大语言模型DEEPSEEK,开源中文大语言模型全网大搜罗,DeepSeek 1分钟完全本地部署 保姆
MLC LLM 是一个将大模型运行在手机端的部署工具,它提供了一个通用的解决方案,使得任何语言模型都可以在不同的硬件后端和本地应用程序上进行本地部署。MLC LLM 的目标是为开发人员和AI系统研究人员提供一种高效、可重复、系统化和可定制的工作流程。通过这种方式,用户可以根据自己的用例进一步优化模型性能。由于一切...
1、跨越设备：MLC-LLM项目能够在任何设备上运行大语言模型，包括移动端(如iPad和iPhone)、消费级电脑端和Web浏览器。2、易于使用：用户只需下载MLC-LLM项目的APP，即可使用该项目编译和运行自己的语言模型。3、高效性能：MLC-LLM能快速编译和运行大语言模型，无需在互联网上进行大量的数据传输和处理，具有高效性能。...
在这之后会执行编译过程:https://github.com/BBuf/mlc-llm-code-analysis/blob/main/mlc_llm/core.py#L378 。从这里我们可以看到,对于GPU来说使用的是默认的schedule模板,并没有使用AutoTVM/Ansor等等调优工具,这一点是很友好的,个人猜测也是因为Transformer架构的模型是很固定的,然后优化方法也比较统一。
在编译Relax的时候需要按需选择自己的编译平台进行编译,编译完之后 MLC-LLM 会通过 TVM_HOME 这个环境变量来感知 Relax 的位置,并且Relax编译时开启的选项要和MLC-LLM编译的选项匹配上,这样才可以在指定平台上进行正确的编译和推理。 在适配 RWKV-World 1.5B时,由于模型比较小对逗号比较敏感,导致第一层就炸了精度...
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 ...