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-...
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...
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 ...
想快速在本地部署大规模语言模型?没有英伟达显卡?集成显卡也可以?MLC-LLM框架让你轻松搞定!在这个视频中,我们将详细讲解MLC-LLM的安装、配置与优化,帮助你快速提升AI部署效率。不要错过最后的实用技巧哦!, 视频播放量 819、弹幕量 1、点赞数 15、投硬币枚数 9、收藏
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
MLC-LLM: 具有ML编译的通用LLM部署引擎 介绍 我们正处在大型语言模型和生成式人工智能的时代,其应用场景有可能改变每个人的生活。开放式大型语言模型为提供定制化和领域特定部署带来了重大机会。 我们正处在一个激动人心的开放模型开发年份。一方面,我们看到了在(云)服务器部署方面取得的令人振奋的进展,这些解决方案...
三、模型部署 接下来,我们将优化后的模型部署到Android设备上。这可以通过以下步骤实现: 将优化后的模型文件复制到Android设备上。 在Android设备上安装一个支持PyTorch的推理框架,如PyTorch Mobile。 使用Python编写一个简单的推理脚本,加载优化后的模型并进行推理。您可以使用PyTorch Mobile提供的API来实现这一点。 将...
MLC-LLM是我们在各种不同硬件上原生部署任意大语言模型的解决方案。可以将大语言模型部署到这些平台上 移动端:iPhone (Android平台的app正在开发中) Metal GPU和Intel/ARM MacBook 在Linux/Windows上,通过Vulkan驱动的AMD和NVIDIA GPU 在Linux/Windows上,通过Cuda驱动的NVIDIA GPU ...
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...