RWKV.cpp 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rwk/rwkv.cpp 1. 项目介绍
RWKV.cpp 是一个将 BlinkDL/RWKV-LM 模型移植到 ggerganov/ggml 的项目。除了支持传统的 FP32 推理外，还支持 FP16、量化 INT4、INT5 和 INT8 推理。该项目主要针对 CPU 进行优化，但也支持 cuBLAS。RWKV 是一种大型语言模型架构，最大的模型拥有 14B 参数。与 Transformer 的 O(n^2) 注意力机制不同，RWKV 只需要前一步的状态来计算 logits，这使得 RWKV 在长上下文长度上非常友好。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先，克隆 RWKV.cpp 项目到本地：
git clone --recursive https://github.com/saharNooby/rwkv.cpp.git
cd rwkv.cpp
2.2 获取 RWKV.cpp 库
2.2.1 下载预编译库
你可以从项目的 Releases 页面下载适用于你操作系统和 CPU 的预编译库，并将其解压到项目目录中。
2.2.2 自行编译库
推荐自行编译以获得最佳性能。以下是 Windows 和 Linux/MacOS 的编译步骤：
Windows:
cmake -B build
cmake --build build --config Release
Linux/MacOS:
cmake -B build
cmake --build build --config Release
2.3 获取 RWKV 模型
首先，从 Hugging Face 下载一个模型，然后使用以下命令将其转换为 RWKV.cpp 格式：
python python/convert_pytorch_to_ggml.py /path/to/model.pth /path/to/output.bin FP16
2.4 运行模型
使用命令行生成文本：
python python/generate_completions.py /path/to/output.bin
与机器人聊天：
python python/chat_with_bot.py /path/to/output.bin
3. 应用案例和最佳实践
3.1 文本生成
RWKV.cpp 可以用于生成高质量的文本，适用于写作助手、内容创作等场景。通过调整生成脚本中的参数，可以控制生成文本的风格和长度。
3.2 对话系统
RWKV.cpp 的聊天脚本可以用于构建智能对话系统，适用于客服机器人、虚拟助手等应用。通过训练不同的模型，可以实现特定领域的对话能力。
4. 典型生态项目
4.1 RWKV-LM
RWKV-LM 是 RWKV 模型的原始实现，提供了模型的训练和推理代码。RWKV.cpp 是基于此项目的移植版本，专注于 CPU 推理。
4.2 ggerganov/ggml
ggml 是一个高效的机器学习推理库，支持多种硬件平台。RWKV.cpp 利用 ggml 实现了高效的 CPU 推理。
4.3 Hugging Face Transformers
Hugging Face 提供了大量的预训练模型，包括 RWKV 模型。通过 Hugging Face 的 API，可以轻松下载和使用这些模型。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
