此外,我们构建了一个便携式运行时架构,将业界领先的LLM服务优化(如连续批处理、推测解码、前缀缓存等)与对云端和本地平台的最大可移植性相结合。 图2. MLC LLM工作流程 编译的模型库与一个通用运行时共同工作,该运行时在不同的主机应用语言中提供直接的语言绑定,这些语言共享相同的OpenAI风格的聊天完成API。所有本...
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-...
为了克服支持各平台的挑战,利用了Apache TVM的机器学习编译技术, 自动为各种硬件和平台生成可移植的GPU库。此外,构建了一个可移植的运行时架构,结合了行业一流的LLM服务优化(如连续批处理、投机解码、前缀缓存等),同时最大限度地实现了对云和本地平台的可移植性。 MLC LLM Workflow 编译的模型库与通用运行时协同工...
执行python3 gen_cmake_config.py 可以按需选择需要打开的编译选项,比如我这里就选择打开CUDA,CUBLAS,CUTLASS,另外需要注意的是这里的 TVM_HOME 路径需要设置为上面编译的Relax路径。 然后执行下面的操作编译: cd .. mkdir build cp cmake/config.cmake build cd build cmake .. make -j32 这里编译时还需要安...
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-...
简介:本文深入探讨陈天奇团队最新发布的MLC-LLM升级内容,解析其如何通过机器学习编译技术优化通用LLM部署引擎,并分析该技术在实际应用中的潜力与前景。 近日,陈天奇团队宣布了其MLC-LLM(Machine Learning Compiler for Large Language Models)的重磅升级,这一创新性的通用LLM部署引擎引发了业界的广泛关注。本次升级基于机器...
本文对陈天奇团队推出的MLC-LLM进行了详细解读,该技术通过机器学习编译实现了对通用语言大模型LLM的高效端侧部署,解决了传统模型部署痛点,展现了机器学习技术在模型优化和部署领域的潜力。
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...
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...
机器学习编译Machine learning compilation（MLC）是一种新兴的方法，旨在面对上面这些挑战。如果是单纯依赖...