rwkv.cpp入门指南 - 用于RWKV语言模型的INT4/INT5/INT8和FP16 CPU推理

Ray

rwkv.cpp - 用于RWKV语言模型的CPU推理库

rwkv.cpp是一个专注于在CPU上运行RWKV语言模型的开源项目。它支持FP32、FP16以及INT4、INT5和INT8等量化格式的推理,同时也支持cuBLAS加速。该项目主要面向CPU使用场景,但也可以利用GPU进行加速。

rwkv.cpp logo

主要特性

  • 支持FP32、FP16、INT4、INT5、INT8等多种精度
  • 专注于CPU推理,同时支持cuBLAS和hipBLAS加速
  • 提供C语言库和Python封装
  • 支持RWKV v4/v5/v6等多个版本的模型
  • 支持LoRA微调检查点加载

快速上手

  1. 克隆代码仓库:
git clone --recursive https://github.com/saharNooby/rwkv.cpp.git
cd rwkv.cpp
  1. 获取rwkv.cpp库:

    • Releases下载预编译库
    • 或者自行编译(详见项目README)
  2. 下载并转换RWKV模型:

# 下载模型
# 转换模型格式
python convert_pytorch_to_ggml.py model.pth model.bin FP16
# 可选:量化模型
python quantize.py model.bin model-q8_0.bin Q8_0  
  1. 运行模型:
# 生成文本
python generate_completions.py model-q8_0.bin

# 聊天机器人
python chat_with_bot.py model-q8_0.bin

性能参考

以下是在4核/8线程x86 CPU(AVX2)上运行RWKV v4 169M和1.5B模型的性能数据:

格式困惑度(169M)延迟(ms,1.5B)文件大小(GB,1.5B)
Q4_017.507761.53
Q4_117.187721.68
Q5_016.194781.60
Q5_115.851811.68
Q8_015.652892.13
FP1615.6231172.82
FP3215.6231985.64

更多资源

rwkv.cpp为在CPU上运行大型RWKV语言模型提供了高效的解决方案。无论是用于研究还是生产环境,该项目都能帮助开发者以较低的硬件需求实现优秀的推理性能。欢迎开发者们尝试使用并为项目做出贡献!

RWKV architecture

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

rwkv.cpp

该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml,支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理,主要针对CPU使用,同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构,只需前一步状态计算logits,适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载,适用于高质量和高性能需求的场景。

Project Cover

RWKV-LM

RWKV是一个高性能的并行化RNN,具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度,不依赖于传统的注意力机制,而是通过隐藏状态进行计算,优化了VRAM的使用,并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。

Project Cover

llama.onnx

此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示,无需torch或transformers,适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整,并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤,适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。

Project Cover

symato

该项目使用独特的音节、标记和声调分割方法,开发了高效的越南语语言模型。通过创新的token化技术和RWKV架构,解决了传统Transformer模型在处理越南语多字节编码时的性能瓶颈。项目包括小数据集实验、大规模数据处理及大型模型训练,展示了在有限计算资源下应用规模规律的潜力。模型具有广泛适应性,既节省计算资源,又保持高效的文本生成和语言理解能力。

Project Cover

ChatRWKV

ChatRWKV基于RWKV语言模型,提供类似ChatGPT的体验。RWKV是目前唯一能在质量和扩展性上匹敌Transformer的RNN模型,具有更快的速度和更低的VRAM消耗。项目最新版本为RWKV-6,提供多个模型演示和详尽的开发资源,包括CUDA内核加速和多种推理引擎。用户可以通过这些资源构建高效的聊天机器人和语音生成系统,体验领先的AI技术。

Project Cover

wenda

闻达是一个开源的大规模语言模型调用平台,集成多种离线和在线LLM模型。平台内置本地知识库和搜索引擎,并提供Auto脚本功能用于自定义对话流程。适合个人和中小企业使用,注重知识安全和私密性。平台还包括对话历史管理和多用户支持等实用功能,旨在实现高效的特定环境内容生成。

Project Cover

RWKV-infctx-trainer

RWKV-infctx-trainer是一款专为RWKV模型设计的训练工具,突破了传统上下文长度限制。它支持超过100万个token的序列训练,保持近乎恒定的显存消耗。项目集成了DeepSpeed 3和Hugging Face数据集,采用PyTorch 2.0、Lightning 2.0等技术提升训练效率。这为长序列语言模型研究提供了有力支持,适用于长文本和复杂上下文处理场景。

Project Cover

RWKV_Pytorch

RWKV_Pytorch是一个基于纯PyTorch实现的RWKV大语言模型推理框架。该框架支持批量和并行推理,充分发挥RWKV模型性能。其代码结构清晰,便于阅读和二次开发。框架支持ONNX格式模型的导出和推理,提供本地部署选项。未来计划适配香橙派AI Pro开发板,以实现在昇腾生态上推理RWKV模型。当前版本仅兼容RWKV v6模型(x060版本)。

Project Cover

VisualRWKV

VisualRWKV是一个创新的视觉语言模型,基于RWKV架构设计,可处理多样化的视觉任务。该模型采用两阶段训练策略:首先进行预训练,利用预训练数据集训练视觉编码器到RWKV的投影层;随后进行微调,通过视觉指令数据优化模型性能。项目提供完整的训练指南,涵盖数据准备、模型获取和训练流程,支持多GPU并行和不同规模RWKV模型的训练。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号