MiniCPM-o.cpp 软件架构图和接口调用高阶流程


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1. 系统整体架构图

1.1 分层架构总览

硬件抽象层 (Hardware Abstraction Layer)
计算基础层 (Compute Infrastructure Layer)
编码器层 (Encoder Layer)
核心处理层 (Core Processing Layer)
应用接口层 (Application Interface Layer)
CUDA Backend
NVIDIA GPU
Metal Backend
Apple Silicon
CPU Backend
x86/ARM
内存管理
RAM/VRAM
GGML
张量计算
OpenMP
并行计算
内存池
Memory Pool
缓存管理
Cache Manager
Siglip
视觉编码器
WhisperEncoder
音频编码器
LLaMA
文本编码器
Outetts
语音合成器
MiniCPMO
统一引擎
多模态融合
Multimodal Fusion
推理调度器
Inference Scheduler
上下文管理
Context Manager
CLI工具
cli.cpp
Python绑定
pybind11
Web演示
web_demos
示例程序
examples

1.2 模块依赖关系图

第三方库 (Third-party Libraries)
基础设施模块 (Infrastructure Modules)
编码器模块 (Encoder Modules)
核心模块 (Core Modules)
FFmpeg
音视频编解码
OpenCV
图像处理
stb_image
图像加载
dr_wav
音频处理
GGML
计算引擎
LLaMA.cpp
语言模型
Utils
工具函数
Common
公共组件
Siglip
视觉处理
WhisperEncoder
音频处理
Outetts
语音合成
MiniCPMO
主控制器

2. 核心类关系图

2.1 MiniCPMO类详细关系

uses
uses
uses
contains
creates
MiniCPMO
-Siglip* vpm_
-WhisperEncoder* apm_
-Outetts* tts_
-llama_model* llama_model_
-llama_context* llama_ctx_
-vector<float> audio_embed_out_
-vector<float> image_embd_out_
-vector<float> omni_strm_pre_token_
-vector<float> omni_strm_mid_token_
-vector<float> omni_strm_post_token_
-int n_past_
-bool prefill_finished_
-common_sampler* smpl_
+MiniCPMO(minicpmo_params)
+void single_prefill(vector<float>&, vector<float>&)
+void streaming_prefill(image_buf<uint8_t>&, vector<float>&, int)
+string streaming_generate(string)
+string chat(string, vector<image_buf>uint8_t<>&, vector<float>&, string, string, bool, bool)
+bool text_to_speech(string, string)
+void reset()
+void apm_kv_clear()
+void apm_streaming_mode(bool)
-void _image_preprocess(image_buf<uint8_t>&, vector<image_buf>float<>&, int)
-string _chat(string, bool)
-void token_embed(vector<float>&, string, bool)
-~MiniCPMO()
Siglip
-clip_vision_model model_
-ggml_backend_t backend_
-ggml_gallocr_t compute_alloc_
-int embed_dim_
-int patch_size_
-int n_patches_
-string projector_type_
+Siglip(string, bool, int)
+void forward(vector<image_buf>float<>&, int, int, vector<float>&)
+int _embd_nbytes()
+int get_n_patches()
+int get_patch_size()
+vector~float~ get_image_mean()
+vector~float~ get_image_std()
-ggml_cgraph* build_graph(int, int)
-~Siglip()
WhisperEncoder
-whisper_encoder_model* model_
-whisper_kv_cache kv_self_
-bool streaming_
-int exp_n_audio_ctx_
+WhisperEncoder(string, string)
+void forward(vector<float>&, vector<float>&)
+void set_streaming_mode(bool)
+void set_exp_n_audio_ctx(int)
+int get_audio_ctx_length()
+void kv_cache_clear()
-ggml_cgraph* _whisper_build_graph_encoder(vector<float>&)
-~WhisperEncoder()
Outetts
-llama_model* ttc_model_
-llama_model* cts_model_
-llama_context* ttc_ctx_
-llama_context* cts_ctx_
+Outetts(string, string)
+bool text_to_speech(string, vector<float>&)
+bool save_wav(string, vector<float>&)
-string normalize_text(string)
-string expand_numbers(string)
-~Outetts()
minicpmo_params
+string vpm_path
+string apm_path
+string llm_path
+string ttc_model_path
+string cts_model_path
+common_params llm_params
minicpmo_embd_batch
+vector<llama_pos> pos
+vector<int32_t> n_seq_id
+llama_batch batch
+minicpmo_embd_batch(float*, int, llama_pos, llama_seq_id)

2.2 数据流转换图

在这里插入图片描述

3. 高阶接口调用流程

3.1 完整视频理解流程

用户 CLI工具 MiniCPMO核心 视频解码器 视觉编码器 音频编码器 语言模型 TTS模块 文件系统 输入视频文件路径 创建MiniCPMO实例 初始化所有子模块 解码视频文件 提取音频PCM流 提取视频帧序列 提供当前帧+音频块 编码当前图像帧 返回视觉嵌入向量 编码音频块 返回音频嵌入向量 多模态嵌入融合 执行推理 返回生成的文本token 流式返回文本片段 实时显示生成内容 loop [每个视频帧 (1秒间隔)] 请求TTS转换 (可选) 转换文本为语音 返回音频数据 保存WAV文件 音频文件就绪 用户 CLI工具 MiniCPMO核心 视频解码器 视觉编码器 音频编码器 语言模型 TTS模块 文件系统

3.2 流式推理状态机

初始化系统
加载模型文件
模型加载完成
开始流式处理
预填充阶段
开始生成
采样token
检查结束条件
继续生成
生成完成
重置状态
准备下一轮
上下文满
继续预填充
发生错误
采样失败
错误恢复
INIT
LOAD_MODELS
READY
STREAM_START
PREFILL
GENERATE
SAMPLE
CHECK_END
STREAM_END
RESET
CONTEXT_SHIFT
ERROR

3.3 内存管理生命周期

清理阶段 (Cleanup)
缓存管理 (Cache Management)
推理阶段 (Inference)
初始化阶段 (Initialization)
释放上下文
释放模型
释放内存池
关闭后端
系统关闭
缓存空间分配
KV缓存初始化
缓存写入
缓存读取
缓存满?
缓存清理
预处理内存分配
接收输入
构建计算图
分配图内存
执行计算
释放图内存
释放预处理内存
llama_backend_init
系统启动
分配模型内存
创建计算上下文
初始化内存池

4. 性能优化架构

4.1 并行计算架构

硬件并行 (Hardware Parallelism)
数据级并行 (Data-level Parallelism)
任务级并行 (Task-level Parallelism)
CUDA流并行
OpenMP线程池
SIMD向量化
多GPU并行
图像块并行处理
音频帧并行处理
批量token并行
矩阵运算并行
图像编码任务
音频编码任务
文本处理任务
TTS转换任务

4.2 内存层次优化

存储层 (Storage Level)
内存层 (Memory Level)
缓存层 (Cache Level)
寄存器层 (Register Level)
SSD存储
NVMe/SATA
内存映射文件
mmap
主内存
16GB-128GB
显存
8GB-80GB
虚拟内存
TB级
L1缓存
32KB-64KB
L2缓存
256KB-2MB
L3缓存
8MB-64MB
共享内存
48KB-164KB
CPU寄存器
64KB
GPU寄存器
64KB per SM

5. 错误处理和恢复架构

5.1 异常处理层次

恢复策略 (Recovery Strategy)
硬件层异常 (Hardware Layer)
系统层异常 (System Layer)
运行时异常 (Runtime Layer)
应用层异常 (Application Layer)
降级处理
CPU模式
重试机制
指数退避
优雅降级
部分功能
错误日志
和诊断
GPU内存不足
设备不可用
驱动程序错误
CUDA错误
OpenMP错误
文件系统错误
内存不足
模型加载失败
推理超时
用户输入错误
文件不存在
权限不足

5.2 状态监控和诊断

自动响应 (Auto Response)
诊断工具 (Diagnostic Tools)
健康检查 (Health Check)
性能监控 (Performance Monitoring)
自动重启
资源释放
降级模式
告警通知
性能分析器
内存分析器
调试日志
错误追踪
模型完整性
设备状态
内存泄漏
资源竞争
GPU利用率
内存使用率
推理延迟
吞吐量

6. 部署架构模式

6.1 单机部署架构

模型存储 (Model Storage)
硬件资源 (Hardware Resources)
推理引擎 (Inference Engine)
应用服务器 (Application Server)
视觉编码器模型
音频编码器模型
语言模型
TTS模型
GPU 0
GPU 1
CPU核心
内存
MiniCPMO实例1
MiniCPMO实例2
MiniCPMO实例N
REST API服务
gRPC服务
Python API

6.2 容器化部署架构

监控
服务发现
存储系统
Kubernetes集群
Pod 1
Pod 2
Pod N
Prometheus监控
Grafana仪表板
LoadBalancer服务
Ingress控制器
持久化卷
模型文件
配置文件
日志存储
MiniCPMO容器
模型卷挂载
MiniCPMO容器
模型卷挂载
MiniCPMO容器
模型卷挂载

  这个软件架构图和接口调用高阶流程文档从多个维度展示了MiniCPM-o.cpp系统的设计理念和实现细节,为理解系统架构、优化性能和部署应用提供了全面的参考。

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