Llama 2 ONNX 项目使用指南

Llama 2 ONNX 项目使用指南

Llama-2-Onnx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/Llama-2-Onnx

1. 项目介绍

Llama 2 ONNX 是由微软优化并开源的 Llama 2 模型版本，基于 ONNX 格式。Llama 2 是由 Meta 提供的预训练和微调生成文本模型集合。该项目允许用户在遵守 Llama 社区许可协议的前提下，使用、修改、重新分发和创建微软贡献的优化版本的衍生作品。

主要特点

• 优化版本：基于 ONNX 格式，提供高效的模型推理。
• 多版本支持：支持多种模型大小和精度（如 7B 和 13B，float16 和 float32）。
• 开源许可：遵守 Llama 社区许可协议，允许用户自由使用和修改。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保已安装 Git LFS（Large File Storage），以便高效处理大文件。

# 安装 Git LFS
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
git lfs install

2.2 克隆项目并初始化子模块

选择所需的 Llama 2 模型版本，并克隆项目及初始化子模块。

# 克隆项目
git clone https://github.com/microsoft/Llama-2-Onnx.git
cd Llama-2-Onnx

# 初始化并更新子模块
git submodule init <chosen_submodule>
git submodule update

2.3 运行示例代码

项目提供了最小工作示例和更完整的聊天应用示例。以下是运行最小工作示例的代码：

# 运行最小工作示例
python MinimumExample/Example_ONNX_LlamaV2.py --onnx_file 7B_FT_float16/ONNX/LlamaV2_7B_FT_float16.onnx --embedding_file 7B_FT_float16/embeddings.pth --tokenizer_path tokenizer.model --prompt "What is the lightest element?"

3. 应用案例和最佳实践

3.1 文本生成

Llama 2 ONNX 可用于各种文本生成任务，如自动补全、对话生成等。通过调整模型的参数（如温度和 top-p 采样），可以优化生成文本的质量。

3.2 聊天机器人

项目提供的 ChatApp 示例展示了如何使用 Llama 2 ONNX 构建一个基于 Gradio 的聊天机器人界面。用户可以通过该界面与模型进行交互，实现自然语言对话。

3.3 性能优化

为了提高推理速度，建议将输入/输出数据放在目标设备上，以避免昂贵的数据复制操作。参考 ONNX Runtime 的 I/O Binding 文档以获取更多详细信息。

4. 典型生态项目

4.1 ONNX Runtime

ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，支持多种硬件加速器（如 CPU、GPU 和 TPU）。Llama 2 ONNX 项目依赖 ONNX Runtime 进行模型推理，确保高效和可扩展的部署。

4.2 Gradio

Gradio 是一个用于快速创建和分享机器学习模型界面的 Python 库。项目中的 ChatApp 示例使用了 Gradio 来构建用户友好的聊天界面，方便用户与 Llama 2 模型进行交互。

4.3 Git LFS

Git LFS 用于处理大文件，确保项目中的大型模型文件能够高效管理和传输。在克隆和更新项目时，Git LFS 是必不可少的工具。

通过以上模块的介绍和示例，用户可以快速上手 Llama 2 ONNX 项目，并了解其在实际应用中的最佳实践和生态系统。

Llama-2-Onnx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/Llama-2-Onnx