mnn大模型推理之编译MNN

1.安装**llm-export**

这里为了方便改动其中出现的问题,通过源码安装

复制代码
git clone https://github.com/wangzhaode/llm-export
cd llm-export
pip install -e .
2.模型导出

下载qwen2.5-0.5B模型:

复制代码
modelscope download Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct --local_dir Qwen2.5-0.5B-Instruct

测试模型效果:

复制代码
llmexport --path Qwen2.5-0.5B-Instruct --test "你好,请介绍一下你自己"

模型导出:

复制代码
# 导出为 ONNX 格式
llmexport --path Qwen2.5-0.5B-Instruct --export onnx

# 导出为 MNN 格式(默认 4bit 量化)
llmexport --path Qwen2.5-0.5B-Instruct --export mnn

# 自定义量化参数
llmexport --path Qwen2.5-0.5B-Instruct --export mnn --quant_bit 8 --quant_block 128
3.编译mnn-llm

​ 下载代码然后编译代码

复制代码
git clone --recurse-submodules https://github.com/wangzhaode/mnn-llm.git
cd mnn-llm

# linux
./script/build.sh

# android
./script/android_build.sh

# android apk
./script/android_app_build.sh

一些编译宏:

BUILD_FOR_ANDROID: 编译到Android设备;
LLM_SUPPORT_VISION: 是否支持视觉处理能力;
DUMP_PROFILE_INFO: 每次对话后dump出性能数据到命令行中;
默认使用CPU,如果使用其他后端或能力,可以在编译MNN时添加MNN编译宏

cuda: -DMNN_CUDA=ON
opencl: -DMNN_OPENCL=ON
metal: -DMNN_METAL=ON
4.测试

​ 通过这个库运行llmexport导出的模型一直报错,暂时不知道什么问题,github评论区很多都在说

复制代码
Can't open file:./mnn_cachefile.bin
Load Cache file error.
load tokenizer
tokenizer_type = 3
load tokenizer Done
load ../../model/llm.mnn ... 3 tensor [ logits_index ] is input but not found
Load Module Done!
Clone Decode Module Done!

Q: who

A: Segmentation fault
5. 编译MNN

​ 看到MNN-llm库说已经merge到MNN了,想着是不是前者不维护了,试一下MNN,没想到反而可以

复制代码
// 下载代码
git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
cd MNN&& mkdir build   
//编译x86  cmake
cmake .. -DLLM_SUPPORT_VISION=ON -DMNN_BUILD_OPENCV=ON -DMNN_IMGCODECS=ON -DLLM_SUPPORT_AUDIO=ON -DMNN_BUILD_AUDIO=ON -DMNN_LOW_MEMORY=true -DMNN_CPU_WEIGHT_DEQUANT_GEMM=true -DMNN_BUILD_LLM=true -DMNN_SUPPORT_TRANSFORMER_FUSE=truemake -DMNN_AVX512=ON  && make -j4
./llm_demo  ../../qwen2.5_0.5B_mnn/   //运行demo
相关推荐
IvanCodes6 小时前
RAG 实战教程(一):RAG 工作原理与完整流程——分片、索引、召回、重排和生成
人工智能·后端·agent
今天AI了吗7 小时前
合规场景下的 AI 推理可解释性:Attention 可视化与推理路径追踪的工程实践
人工智能
周末程序猿7 小时前
浅析大模型推理十二篇之KV Cache
人工智能
鱼樱前端7 小时前
用 AI 做内容变收入
前端·人工智能·ai编程
Dawson Zhu8 小时前
基于Palantir Foundry构建半导体制造AI友好型数据中台:从良率分析场景谈起
人工智能·语言模型·架构·制造·agi
fthux9 小时前
装闭 RenoPit 源码解析(04):装修图纸和合同文件上传处理流程
人工智能·ai·开源·github·open source·renopit
weixin_4462608510 小时前
从被动镜像到主动智能体:面向网络物理人工智能的整体论数字孪生(HDT-Net)
网络·人工智能
秋枫要学习10 小时前
你的鼠标,正在被 AI 抢走
人工智能·计算机外设
满怀冰雪11 小时前
19-图像数据处理:PaddleVision Transform 实战
人工智能·深度学习·计算机视觉·paddle