使用IPEX-LLM加速大语音模型LLM

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

最低0.47元/天 解锁文章
IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署
JinYi_f的博客
01-02 4665
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。
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’.
IPEX-LLM （原名为BigDL-LLM）开发分享
m0_70800346的博客
04-16 1965
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: 加速英特尔CPU和GPU上的大语言模型推理
Nifc666的博客
10-18 2718
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。
在带有Intel NPU的Windows上安装IPEX-LLM
wux_labs的博客
02-14 1587
本文将介绍在 Intel NPU 环境下安装 IPEX-LLM。
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
01-10 784
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。
【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 1955
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 1888
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）
使用IPEX-LLM在Intel CPU上实现本地BGE嵌入：高效、快捷、精准
lajoqfyqgf的博客
12-08 517
通过结合LangChain和IPEX-LLM，我们可以实现高效的嵌入操作，使得在本地设备上运行大规模语言模型变得可行且高效。
提升低延迟体验！用IPEX-LLM在英特尔硬件上实现高效文本生成
qq_29929123的博客
11-29 440
IPEX-LLM是一个基于PyTorch的库，专为在英特尔硬件（如iGPU和独立GPU）上运行LLMs而设计。相比传统方式，其低延迟特性为实时应用带来了显著的性能提升。通过本篇文章，我们探讨了如何使用IPEX-LLM在英特尔硬件上实现高效的文本生成。相关的LLM概念指南和使用指南可以为您的项目提供更多支持。
在Intel CPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入
FADxafs的博客
01-23 435
IPEX-LLM是一种用于在Intel的CPU和GPU（如集成显卡iGPU、离散显卡Arc、Flex和Max等）上运行大型语言模型（LLM）的PyTorch库，具有非常低的延迟，这使得它特别适合在本地设备上进行高效的AI推理。
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
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...
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