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-...
transform.DeadCodeElimination(model_names)(mod) mod = mlc_llm.transform.CleanUpTIRAttrs()(mod) mod_deploy = mod return mod_deploy 修改后的Module如下, 相比原本的Module多了许多Fused的算子. 3. Module Build build的过程就是调用原本tvm中的编译下降进行处理, 这里我的target为m1-metal: def build(mod...
MLC LLM compiles and runs code on MLCEngine -- a unified high-performance LLM inference engine across the above platforms. MLCEngine provides OpenAI-compatible API available through REST server, python, javascript, iOS, Android, all backed by the same engine and compiler that we keep improving ...
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 ...
对话 只需要把“D:\LianXi\LLM\Llama-3.1-8B-Instruct-q4f32_1-MLC”修改为你的本地模型路径即可 mlc_llm chat D:\LianXi\LLM\Llama-3.1-8B-Instruct-q4f32_1-MLC mlc-llm也兼容openAI的对话接口,具体使用可以去官网看具体的文档。
例如我们执行python3 -m mlc_llm.build --hf-path StarRing2022/RWKV-4-World-7B --target cuda --quantization q4f16_1就可以将RWKV-4-World-7B模型权重量化为4个bit,然后activation还是以FP16的方式存储。 target 则指定我们要在什么平台上去运行,这里会将整个模型构成的图编译成一个动态链接库(也就是TVM...
MLC LLM - 手机上的大模型 MLCLLM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,此外还提供了一个高效的框架,供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。 我们的使命是让每个人都能在每个人的设备上本地开发、优化和部署 AI 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、Phi3、Qwen2、Gemma等等。
本文将围绕MLC-LLM推理优化和大语言模型搭建进行解析,探讨其原理、应用以及未来发展方向。 二、MLC-LLM推理优化原理 1. MLC-LLM简介 MLC-LLM(Multi-Level Complementary-Learning Language Model)是一种结合了多层次互补学习的大语言模型。它通过多层次的神经网络结构,融合了不同层次的语义信息,实现了更加准确和丰富的...