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-...
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 ...
MLC-LLM部署模型 官方文档:https://llm.mlc.ai/docs/install/mlc_llm.html#install-mlc-packages 如果你和我一样是windows的环境,那你就需要安装GPU-Z查看一下你的电脑是否支持Vulkan,因为跨平台主要是根据Vulkan框架实现的。 环境 官方文档的环境安装有点坑没有安装m2w64-toolchain,如果你和我一样是windows系统...
2.4 上传到HuggingFace 上传这一步需要能访问 HuggingFace,可能需要部署代理,如果没有代理可以直接在接下来的配置中使用此链接https://huggingface.co/timws/internlm2_5-1_8b-chat-q4f16_1-MLC 中的模型(和文档 https://llm.mlc.ai/docs/deploy/android.html#android-sdk 中的转换方法一样) 2.5 (可选) 测...
然而,部署和优化RWKV World系列模型在实际应用中仍然面临一些挑战。其中,解码速度是一个关键因素,它直接影响到模型的实时性能和用户体验。本文将介绍如何使用MLC-LLM(Multi-Language and Collapse-based Language Model)部署RWKV World系列模型,并通过优化解码速度,达到每秒解码26个tokens的目标。我们将使用Mac M2芯片...
MLC LLM作为一个多功能的解决方案,为语言模型的部署提供了广泛的灵活性,不仅能够适应多种硬件后端,还能无缝集成到本地应用程序中。通过其高效框架,用户可以根据特定需求调整模型性能,实现更佳的应用体验。 关键词 MLC LLM, 语言模型, 硬件后端, 本地应用, 性能优化 ...
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...
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。
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各种硬件后端和本地应用程序上
0x2. 将RWKV-4-World-3B部署在Apple M2上 在mac上部署和cuda上部署并没有太大区别,主要是编译relax和mlc-llm的时候编译选项现在要选Metal而不是cuda了。我建议最好是在一个anconda环境里面处理编译的问题,不要用系统自带的python环境。 在编译relax的时候需要同时打开使用Metal和LLVM选项,如果系统没有LLVM可以先...