LLaMa/RWKV onnx：高效、灵活的LLM推理工具

LLaMa/RWKV onnx：高效、灵活的LLM推理工具

llama.onnx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama.onnx

项目介绍

LLaMa/RWKV onnx 是一个开源项目，旨在提供高效、灵活的大型语言模型（LLM）推理解决方案。该项目支持将LLaMa和RWKV模型转换为ONNX格式，并提供了相应的推理演示脚本。通过使用ONNX Runtime，用户可以在不依赖PyTorch或Transformers库的情况下，直接运行这些模型，从而显著降低推理的复杂性和资源消耗。

项目技术分析

模型支持

• LLaMa-7B：支持FP32和FP16两种精度，模型大小分别为26GB和13GB。
• RWKV-4-palm-430M：支持FP16精度，模型大小为920MB。

技术特点

• 无依赖性：无需安装PyTorch或Transformers库，直接使用ONNX Runtime进行推理。
• 内存优化：支持内存池技术，即使在仅有2GB RAM的设备上也能运行，尽管速度较慢。
• 混合精度：支持FP16精度，显著减少模型大小和推理时间。
• 分布式推理：适用于多种硬件设备（如FPGA、NPU、GPGPU），简化分布式推理流程。

技术实现

• 模型转换：通过脚本将LLaMa和RWKV模型转换为ONNX格式。
• 精度转换：使用onnxconverter-common.float16将FP32模型转换为FP16。
• 推理演示：提供demo_llama.py和demo_rwkv.py脚本，展示如何使用ONNX Runtime进行推理。

项目及技术应用场景

应用场景

• 嵌入式设备：适用于资源受限的嵌入式设备，如小型开发板。
• 分布式系统：适用于需要在多种硬件设备上进行分布式推理的场景。
• 模型可视化：适用于需要对LLM模型进行可视化分析的场景。
• 量化研究：适用于对LLM模型进行量化研究，减少模型大小和推理时间。

技术优势

• 高效推理：通过ONNX Runtime，实现高效的模型推理。
• 灵活部署：支持多种硬件设备，简化部署流程。
• 内存优化：通过内存池技术，降低对设备内存的需求。

项目特点

主要特点

• 开源免费：基于GPLv3许可证，用户可以自由使用、修改和分发。
• 高效转换：提供简单易用的模型转换脚本，快速将LLaMa和RWKV模型转换为ONNX格式。
• 灵活配置：支持多种推理配置，如温度、top-k、top-p等参数的调整。
• 社区支持：项目受到多个知名开源项目的支持，如RWKV、LLaMa、alpaca等。

未来发展

• 混合精度优化：正在进行的混合精度内核优化，将进一步提高推理效率。
• 更多模型支持：未来可能支持更多类型的LLM模型，扩展应用范围。

结语

LLaMa/RWKV onnx 项目为大型语言模型的推理提供了一个高效、灵活的解决方案。无论是在嵌入式设备上还是在分布式系统中，该项目都能帮助用户轻松实现模型的部署和推理。如果你正在寻找一个无需依赖PyTorch或Transformers库的LLM推理工具，LLaMa/RWKV onnx 绝对值得一试。

llama.onnx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama.onnx