下面是一个示例命令,它在终端中启动聊天CLI,运行一个4位量化的Llama3 8B模型。 mlc_llm chat HF://mlc-ai/Llama-3-8B-Instruct-q4f16_1-MLC 图3. Chat CLI 在幕后,我们执行即时模型编译,为每个平台生成GPU代码。因此,它可以跨GPU类型和操作系统工作。 我们支持广泛的模型系列,包括Llama3、Mistral/Mixtral、...
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-...
在幕后,MLC-LLM针对每个平台运行实时进行模型编译,生成GPU代码。因此它可以跨GPU类型和操作系统工作。MLC-LLM现已支持Llama3、Mistral/Mixtral、Phi3、Qwen2、Gemma等各种模型。 OpenAI风格API MLC-LLM引入了一款通用的LLM引擎,为此设计一套开发人员熟悉并且易于使用的API就变得很重要了。MLC-LLM选择在所有环境中采用与...
2.5 (可选) 测试转换的模型 在打包之前可以测试模型效果,需要编译成二进制文件,已成功在个人电脑上运行测试代码。 mlc_llm compile./dist/internlm2_5-1_8b-chat-q4f16_1-MLC/mlc-chat-config.json \--device cuda-o dist/libs/internlm2_5-1_8b-chat-q4f16_1-MLC-cuda.so 测试编译的模型是否符合预期...
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...
该模块主要利用Ansor自动优化或者Meta Scheduler自动优化技术对LLM模型中的算子进行调度优化。这是TVM编译器...
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,为开发人员和AI系统研究人员提供了一个高效、系统化和可定制的工作流程。本文将深入探讨MLC LLM的原理、应用和优势,并给出实际部署的步骤和建议。一、MLC LLM的原理MLC LLM的核心是机器学习编译(MLC),它利用编译原理将AI模型编译成高效的执行代码。通过...
从RWKV社区了解到,RWKV-World系列模型相比于Raven系列,推理代码和模型都是完全一样,不一样的地方主要是tokenizer是自定义的,并且system prompt不同。 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-LL...
这些ML编译也可以帮助。例如Web Stable Diffusion就是在消费级环境的浏览器上运行扩散模型的示例。
一、MLC-LLM技术内核:机器学习编译引领部署革新 传统的LLM部署往往面临着诸多挑战,如模型体积庞大、计算资源消耗高、推理速度慢等。这些问题在很大程度上限制了LLM在端侧设备,尤其是资源受限的移动和边缘设备上的广泛应用。而陈天奇团队的MLC-LLM升级正是为了解决这些痛点而生。 MLC-LLM的核心在于其独特的机器学习编译...