LLM-TPU 项目安装与配置指南
1. 项目基础介绍
LLM-TPU 是一个开源项目，旨在在算能BM1684X和BM1688(CV186X)芯片上部署各类开源生成式AI模型，其中以大型语言模型（LLM）为主。该项目通过TPU-MLIR编译器将模型转换成bmodel格式，然后利用tpu-runtime的推理引擎接口，使用C++代码将其部署到PCIE环境或SoC环境。
项目主要使用的编程语言包括：C++（约50.5%）、Python（约34.2%）、C（约13.3%）以及Shell（约1.6%）。
2. 项目使用的关键技术和框架
- TPU-MLIR：一个编译器框架，用于将深度学习模型转换为可以在算能TPU上运行的bmodel格式。
- tpu-runtime：提供推理引擎接口，用于在TPU上执行bmodel模型。
- C++：用于编写部署模型到硬件的代码，与tpu-runtime进行交互。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装和配置LLM-TPU项目之前，您需要准备以下环境：
- 操作系统：推荐使用Ubuntu 18.04或更高版本。
- Git：用于克隆项目代码。
- CMake：用于构建项目。
- GCC：C++编译器，版本建议为7.5或更高。
- Python：建议版本为3.6或更高。 -pip：Python的包管理工具。
确保您的系统已安装以上所有必要的工具和库。
安装步骤
- 克隆项目代码到本地：
git clone https://github.com/sophgo/LLM-TPU.git
cd LLM-TPU
- 安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt
- 构建项目：
mkdir build && cd build
cmake ..
make
- 运行示例模型：
假设您想运行Llama2-7B模型，可以执行以下命令：
./run.sh --model llama2-7b
根据需要替换--model后面的模型名称和参数。
以上就是LLM-TPU项目的详细安装和配置指南。按照以上步骤操作后，您应该能够成功部署并运行该项目中的模型。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
