InferLLM学习资料汇总 - 轻量级LLM模型推理框架

Ray

InferLLM简介

InferLLM是由MegEngine开源的轻量级LLM模型推理框架,主要参考和借鉴了llama.cpp项目。相比llama.cpp,InferLLM具有以下特点:

  • 结构简单,易于上手学习,将框架部分和内核部分解耦
  • 高效实现,移植了llama.cpp中的大部分内核
  • 定义了专门的KVstorage类型,便于缓存和管理
  • 兼容多种模型格式(目前支持Alpaca中英文int4模型)
  • 支持CPU和GPU,针对Arm、x86、CUDA和RISC-V向量进行了优化
  • 可部署到手机上,推理速度可接受

总之,InferLLM是一个简单高效的LLM CPU推理框架,可以在本地部署量化的LLM模型,并具有良好的推理速度。

快速开始

1. 下载模型

InferLLM使用与llama.cpp相同的模型格式。您可以直接从Hugging Face下载已经量化好的Int4模型,包括:

  • Alpaca中文/英文模型
  • LLaMA 2模型
  • ChatGLM/ChatGLM2模型
  • Baichuan模型

2. 编译InferLLM

本地编译:

mkdir build
cd build
cmake ..
make

如需启用GPU支持,请使用:

cmake -DENABLE_GPU=ON ..

3. 运行模型

以ChatGLM模型为例:

./chatglm -m chatglm-q4.bin -t 4

默认使用CPU设备,如需使用GPU:

./chatglm -m chatglm-q4.bin -g GPU

支持的模型

InferLLM目前支持以下模型:

更多资源

InferLLM采用Apache 2.0开源协议。如果您在使用过程中遇到任何问题,欢迎在GitHub Issues中反馈。

InferLLM运行效果

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