使用IPEX-LLM加速大语音模型LLM

使用IPEX-LLM加速英特尔平台的大型语音模型
原创 已于 2024-11-12 16:20:56 修改 · 1.8k 阅读 · 3 ·
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于 2024-04-22 11:27:59 首次发布
IPEX-LLM是一个PyTorch库，旨在加速英特尔CPU和GPU上的LLM推理和微调。它是BigDL-LLM的升级版，集成多个优秀工作，支持多种模型，如LLaMA2、Mistral等。文章介绍了环境准备、安装步骤以及如何解决资源不足的问题。

IPEX-LLM是一个用于在英特尔CPU和GPU（如本地PC的iGPU、独立显卡如Arc、Flex和Max）上加速本地LLM推理和微调的PyTorch库。

  • IPEX-LLM是BigDL-LLM的升级版。
  • IPEX-LLM基于英特尔PyTorch扩展库（IPEX）以及llama.cpp、bitsandbytes、vLLM、qlora、AutoGPTQ、AutoAWQ等优秀工 作的成果。
  • IPEX-LLM提供了与llama.cpp、ollama、Text-Generation-WebUI、Hugging Face transformers、Hugging Face PEFT、LangChain、LlamaIndex、DeepSpeed-AutoTP、vLLM、FastChat、Hugging Face TRL、AutoGen、ModeScope等库的无缝集成。
  • IPEX-LLM目前已有50多个模型在ipex-llm上进行了优化/验证，包括LLaMA2、Mistral、Mixtral、Gemma、LLaVA、Whisper、ChatGLM、Baichuan、Qwen、RWKV等。

环境准备

  • 安装“ Visual Studio 2022 Community”并选择“使用 C++ 进行桌面开发”工作负载。
  • 安装或更新到最新的 GPU 驱动程序
  • 安装 Miniconda。

创建并激活conda环境

conda create -n llm python=3.11 libuv
conda activate llm

安装Intel oneAPI Base Toolkit 2024.0

pip install dpcpp-cpp-rt==2024.0.2 mkl-dpcpp==2024.0.0 onednn==2024.0.0

安装ipe

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加速文本嵌入：在Intel GPU上使用IPEX-LLM与LangChain进行优化
sjufgwgfhoia的博客
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通过IPEX-LLM与LangChain在Intel GPU上进行文本嵌入，不仅提升了模型的响应速度，也能在本地环境中实现高性能的LLM应用。嵌入模型概念指南嵌入模型实操指南。
使用IPEX-LLM在Intel硬件上以低延迟运行大语言模型
kwsyger的博客
12-08 923
IPEX-LLM是一个专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库，提供了高效运行LLM的能力。它支持在本地PC上使用集成GPU或独立的Intel显卡（如Arc, Flex和Max）来实现快速推理。通过本文的介绍，您应该能够在Intel硬件上高效运行LLM，并使用LangChain与IPEX-LLM进行互动。LLM概念指南LLM使用指南。
使用IPEX-LLM在本地运行低延迟大规模语言模型的实用指南
dfvcbipanjr的博客
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本文介绍了如何使用IPEX-LLM和LangChain在本地运行LLM。通过低比特模型的使用，极大地优化了存储和内存的效率。IPEX-LLM官方网站。
IPEX-LLM （原名为BigDL-LLM）开发分享
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IPEX-LLM加速Whisper语音模型与ChatGLM3-6b语言模型的项目实战过程。
IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署
JinYi_f的博客
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IPEX-LLM 为在英特尔硬件上部署大语言模型提供了一个强大而灵活的解决方案。通过本指南的实践，你可以充分发挥硬件性能，实现高效的模型部署。要记住，优化是一个持续的过程。定期关注 IPEX-LLM 的更新根据实际应用场景调整配置持续监控和优化系统性能💡更多详情：更多关于IPEX-LLM的详细文档信息请看。
ollama-ipex-llm-2.2.0b20250318-win
03-21
Ollama 英特尔优化版 本镜像提供基于 IPEX-LLM 的 Ollama 英特尔优化版，用户可在英特尔GPU (如搭载集成显卡的个人电脑，Arc 独立显卡等) 上直接免安装运行 Ollama.
高效运行：在Intel CPU和GPU上使用IPEX-LLM管理大语言模型
jaioyfpo的博客
10-06 469
通过IPEX-LLM和LangChain的结合，您可以高效地在Intel硬件上运行大语言模型。LLM概念指南LLM使用指南。
如何使用 IPEX-LLM 优化 大模型，并保存到本地
JinYi_f的博客
01-10 785
IPEX-LLM 为大语言模型部署提供了一个高效的优化方案。通过本文介绍的优化方法，不仅可以优化 Qwen 模型，还可以推广到其他大语言模型的优化中。优化后的模型在保持性能的同时，显著提升了部署效率。
IPEX-LLM: 加速英特尔CPU和GPU上的大语言模型推理
Nifc666的博客
10-18 2720
IPEX-LLM是英特尔推出的一个PyTorch库,旨在以极低的延迟在英特尔CPU和GPU上运行大语言模型(LLM)。它适用于各种英特尔硬件,包括带有集成显卡的本地PC、独立显卡如Arc、Flex和Max等。基于llama.cpp、transformers、bitsandbytes、vLLM、qlora、AutoGPTQ等优秀项目构建。
5、ipex-llm(原bigdl-llm)英特尔GPU加速
张嘉睿的博客
04-11 1592
目前英特尔 GPU 上的 IPEX-LLM 支持 ‘sym_int4’, ‘asym_int4’, ‘sym_int5’, ‘asym_int5’ 或 'sym_int8’选项，其中 ‘sym’ 和 ‘asym’ 用于区分对称量化与非对称量化。这里我们展示了一个运行在 IPEX-LLM 优化过的 Llama 2 (7B) 模型上的支持流式显示的多轮对话实例。因此，建议在实际生成前进行一些预热的运行。load_in_4bit=True 等价于 load_in_low_bit=‘sym_int4’.
在带有Intel NPU的Windows上安装IPEX-LLM
wux_labs的博客
02-14 1588
本文将介绍在 Intel NPU 环境下安装 IPEX-LLM。
【大模型】非常好用的大语言模型推理框架 ipex-llm
Zack的博客
03-27 1956
非常好用的大语言模型推理框架 bigdl-llm，现改名为 ipex-llm
使用IPEX-LLM在Intel CPU/GPU上运行大模型实现文本生成与聊天
qq_29929123的博客
07-08 950
在加载Zephyr模型之前，需要定义和函数，以便正确格式化输入。# 将字符串转换为Zephyr特定的输入格式# 将字符串转换为Zephyr特定的输入格式 def completion_to_prompt(completion) : return f"\n\n\n {
IPEX-LLM开源（便携版）是 Intel GPU带有 iGPU 的本地 PC，独立 GPU，如 Arc、Flex 和 Max）NPU 和 CPU 1 的LLM加速库，免安装运行 Ollama
struggle2025的博客
02-13 2731
IPEX-LLM 仅在 Windows 上提供 Ollama 可移植 zip。ipex-llm是一个将大语言模型高效地运行于 Intel(如搭载集成显卡的个人电脑，Arc 独立显卡、Flex 及 Max 数据中心 GPU 等)和 CPU 上的大模型 XPU 加速库。
使用IPEX-LLM在Intel CPU和GPU上高效运行大型语言模型(LLM)
qahaj的博客
02-28 536
IPEX-LLM是一款用于在Intel CPU及GPU（例如本地PC上的集成GPU，离散GPU如Arc, Flex和Max）上运行大型语言模型（LLM）的PyTorch库。它能以极低的延迟执行文本生成任务。本文将介绍如何使用LangChain与IPEX-LLM进行文本生成的交互。
1、IPEX-LLM(原名BigDL-LLM)环境配置
张嘉睿的博客
04-10 1890
IPEX-LLM 是一个为Intel XPU (包括CPU和GPU) 打造的轻量级大语言模型加速库，在Intel平台上具有广泛的模型支持、最低的延迟和最小的内存占用。您可以使用 IPEX-LLM 运行任何 PyTorch 模型（例如 HuggingFace transformers 模型）。在运行过程中，IPEX-LLM利用了低比特优化技术、现代硬件加速技术，和一系列软件优化技术来自动加速LLM。使用 IPEX-LLM 非常简单。只需更改一行代码，您就可以立即观察到显著的加速效果1。
ipex-llm入门学习资料汇总 - Intel开发的加速LLM推理和微调的PyTorch库
m0_56734068的博客
09-26 1354
ipex-llm是由Intel开发的PyTorch库,旨在加速Intel CPU和GPU(如本地PC的iGPU、Arc/Flex/Max等独立显卡)上的大语言模型(LLM)推理和微调。基于llama.cpp、transformers、bitsandbytes、vLLM等优秀项目构建与llama.cpp、Ollama、Text-Generation-WebUI、HuggingFace transformers、LangChain、LlamaIndex等工具无缝集成。
Intel BigDL项目中的IPEX-LLM：面向Intel硬件的LLM加速库全面解析
gitblog_00326的博客
06-05 632
IPEX-LLM是Intel推出的一个专门针对大型语言模型(LLM)的加速库，旨在充分利用Intel全系列硬件（包括GPU、NPU和CPU）的计算能力，为LLM的推理和训练提供高效支持。 ## 核心特性 ### 1. 多硬件支持 IPEX-LLM支持Intel全系列硬件平台： - **GPU**：包括集成显卡(iGPU)、独立显卡(Arc、Flex和Max系列) - **NPU**：支持In...
6、ipex-llm(原bigdl-llm)大模型微调
张嘉睿的博客
04-11 1133
QLORA是一种高效微调方法，可以将内存使用降低到足以在单个48GB GPU上微调一个拥有65B参数的模型，同时保持完整的16位微调任务性能。QLORA通过一个冻结的、4位量化的预训练语言模型将梯度反向传播到低秩适配器（Low Rank Adapters，简称LoRA）
在使用IPEX-LLM时如何选择最适合的模型量化级别？
最新发布
08-15
### 量化级别的选择标准 在使用 IPEX-LLM 时选择模型量化级别，需要综合考虑多个因素，包括模型的推理性能、硬件资源限制以及应用场景的需求。IPEX-LLM 提供了多种量化方案，例如 INT8 和 INT4，这些方案能够在保持模型推理质量的同时显著提升推理速度并降低内存占用。 - **INT8 量化**：适用于对推理质量要求较高且硬件资源相对充足的场景。INT8 量化能够将模型的权重从 32 位浮点数压缩到 8 位整数，从而减少内存占用并提升推理效率。这种量化级别在大多数情况下能够保持与原始模型相当的推理质量，同时带来显著的性能提升 [^2]。 - **INT4 量化**：适用于硬件资源受限或对推理速度要求更高的场景。INT4 量化进一步压缩模型权重到 4 位整数，能够在减少内存占用和提升推理速度方面提供更大的优势，但可能会导致一定程度的推理质量下降。对于某些特定的应用场景，例如边缘设备上的推理任务，INT4 量化可能是更优的选择 [^2]。 在选择量化级别时，还需要考虑模型的结构和任务类型。例如，某些模型结构可能对量化更敏感，而某些任务类型（如分类任务）可能对推理质量的要求较低，可以容忍一定程度的精度损失。此外，还需要结合具体的硬件平台进行测试，以确定最适合的量化级别 [^2]。 以下是一个使用 IPEX-LLM 进行模型量化的代码示例： ```python from ipex_llm.transformers import AutoModelForCausalLM, optimize_model # 加载模型 model_path = 'path/to/your/model' # 指向你的模型路径 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) # 优化模型 optimized_model = optimize_model(model, quantization='int8') # 或 'int4' # 保存优化后的模型 optimized_model.save_pretrained('path/to/save/optimized/model') ``` ### 优化后的模型测试 在完成模型量化后，需要对优化后的模型进行测试，以确保其推理质量满足需求。可以通过比较量化前后模型在验证集上的表现来评估量化效果。通常情况下，INT8 量化对推理质量的影响较小，而 INT4 量化可能会导致一定程度的精度下降。因此，在选择量化级别时，需要根据具体的任务需求进行权衡 [^2]。 ### 硬件资源评估 在选择量化级别时，还需要评估目标硬件的资源限制。例如，某些硬件可能对 INT4 量化支持更好，而另一些硬件可能更适合运行 INT8 量化的模型。此外，还需要考虑内存带宽和计算能力等因素，以确保量化后的模型能够在目标硬件上高效运行 [^2]。 ### 动态调整策略 在某些情况下，可以采用动态调整量化级别的策略。例如，在推理过程中，可以根据硬件资源的实时使用情况动态选择量化级别，以在推理速度和推理质量之间取得平衡。这种方法适用于资源波动较大的应用场景 [^2]。 综上所述，选择最适合的模型量化级别需要综合考虑推理性能、硬件资源限制以及应用场景的需求。通过合理选择量化级别，可以在保持模型推理质量的同时显著提升推理效率 [^2]。
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