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...
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...
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。 近年来,随着机器学习技术的飞速发展,语言大模型(LLM)在自然语言处理领域的应用日益广泛。然而,如何将这些庞大的模型高效地部署...
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引擎:通用大型语言模型部署引擎,支持机器学习编译,实现云端和本地环境的高效部署】 - 当前LLM部署存在云端和本地环境的区分,MLC-LLM试图实现一个通用的部署引擎。它使用机器学习编译技术自动生成可...
MLC-LLM 可以编译 LLM 并将其部署在使用具有竞争性能的 ROCm 的 AMD GPU 上。更具体地说,对于 Llama2-7B/13B,AMD Radeon™ RX 7900 XTX 的速度是 NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 的 80%,是 NVIDIA® GeForce RTX™ 3090Ti 的 94%。除了 ROCm 之外,Vulkan 支持还允许我们将 LLM 部署推广到其他 ...
近日,陈天奇团队宣布对其MLC-LLM进行重磅升级,这一基于机器学习编译的通用LLM部署引擎无疑是解决当前困境的重要突破。 LLM部署的痛点与挑战 在LLM领域,模型的训练和推理需要强大的计算资源支撑,部署过程中常面临多种技术和资源的挑战。这些挑战包括但不限于硬件的兼容性问题、模型优化的复杂性以及推理效率低下等。
MLC LLM,全称为MLC Large Language Model,是一种基于机器学习编译(MLC)的通用解决方案。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...
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...