From e58ca7794ae8fe19aa5bae86b9e96c2f9b058f06 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: TylunasLi Date: Fri, 19 Jul 2024 11:43:49 +0800 Subject: [PATCH 1/3] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=E6=A8=A1=E5=9E=8B?= =?UTF-8?q?=E6=94=AF=E6=8C=81=E5=88=97=E8=A1=A8=EF=BC=8C=E6=95=B4=E5=90=88?= =?UTF-8?q?=E6=A8=A1=E5=9E=8B=E8=BD=AC=E6=8D=A2=E6=96=87=E6=A1=A3?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 7 +- docs/convert_model.md | 96 --------------- docs/fastllm_pytools.md | 0 docs/llama_cookbook.md | 4 +- docs/models.md | 262 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-- 5 files changed, 261 insertions(+), 108 deletions(-) delete mode 100644 docs/convert_model.md delete mode 100644 docs/fastllm_pytools.md diff --git a/README.md b/README.md index e14c2151..72464589 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -8,17 +8,18 @@ fastllm是纯c++实现，无第三方依赖的多平台高性能大模型推理 部署交流QQ群： 831641348 -| [快速开始](#快速开始) | [模型获取](#模型获取) | +| [快速开始](#快速开始) | [模型获取](docs/models.md) | ## 功能概述 - 🚀 纯c++实现，便于跨平台移植，可以在安卓上直接编译 +- 🚀 无论ARM平台，X86平台，NVIDIA平台，速度都较快 - 🚀 支持读取Hugging face原始模型并直接量化 - 🚀 支持部署Openai api server - 🚀 支持多卡部署，支持GPU + CPU混合部署 - 🚀 支持动态Batch，流式输出 - 🚀 前后端分离设计，便于支持新的计算设备 -- 🚀 目前支持ChatGLM系列模型，Qwen2系列模型，各种LLAMA模型(ALPACA, VICUNA等)，BAICHUAN模型，MOSS模型，MINICPM模型等 +- 🚀 目前支持ChatGLM系列模型，Qwen系列模型，各种LLAMA模型(ALPACA, VICUNA等)，BAICHUAN模型，MOSS模型，MINICPM模型等 ## 快速开始 @@ -66,7 +67,7 @@ python3 -m ftllm.webui -t 16 -p ~/Qwen2-7B-Instruct/ --port 8080 目前模型的支持情况见: [模型列表](docs/models.md) -有一些架构暂时无法直接读取Hugging face模型，可以参考 [模型转换文档](docs/convert_model.md) 转换fastllm格式的模型 +一些早期的HuggingFace模型无法直接读取，可以参考 [模型转换](docs/models.md#模型导出convert-offline) 转换fastllm格式的模型 ### 运行demo程序 (c++) diff --git a/docs/convert_model.md b/docs/convert_model.md deleted file mode 100644 index 041d12c6..00000000 --- a/docs/convert_model.md +++ /dev/null @@ -1,96 +0,0 @@ -## 模型获取 - -### 模型库 - -可以在以下链接中下载已经转换好的模型 - -[huggingface](https://huggingface.co/huangyuyang) - -### 模型导出 - -#### ChatGLM模型导出 (默认脚本导出ChatGLM2-6b模型) - -``` sh -# 需要先安装ChatGLM-6B环境 -# 如果使用自己finetune的模型需要修改chatglm_export.py文件中创建tokenizer, model的代码 -cd build -python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-fp16.flm float16 #导出float16模型 -python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-int8.flm int8 #导出int8模型 -python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-int4.flm int4 #导出int4模型 -``` - -#### baichuan模型导出 (默认脚本导出baichuan-13b-chat模型) - -``` sh -# 需要先安装baichuan环境 -# 如果使用自己finetune的模型需要修改baichuan2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码 -# 根据所需的精度，导出相应的模型 -cd build -python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-fp16.flm float16 #导出float16模型 -python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-int8.flm int8 #导出int8模型 -python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-int4.flm int4 #导出int4模型 -``` - -#### baichuan2模型导出 (默认脚本导出baichuan2-7b-chat模型) - -``` sh -# 需要先安装baichuan2环境 -# 如果使用自己finetune的模型需要修改baichuan2_2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码 -# 根据所需的精度，导出相应的模型 -cd build -python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-fp16.flm float16 #导出float16模型 -python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-int8.flm int8 #导出int8模型 -python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-int4.flm int4 #导出int4模型 -``` - -#### MOSS模型导出 - -``` sh -# 需要先安装MOSS环境 -# 如果使用自己finetune的模型需要修改moss_export.py文件中创建tokenizer, model的代码 -# 根据所需的精度，导出相应的模型 -cd build -python3 tools/moss_export.py moss-fp16.flm float16 #导出float16模型 -python3 tools/moss_export.py moss-int8.flm int8 #导出int8模型 -python3 tools/moss_export.py moss-int4.flm int4 #导出int4模型 -``` - -#### LLAMA系列模型导出 -``` sh -# 修改build/tools/alpaca2flm.py程序进行导出 -# 不同llama模型使用的指令相差很大，需要参照torch2flm.py中的参数进行配置 -``` -一些模型的转换可以[参考这里的例子](docs/llama_cookbook.md) - -#### QWEN模型导出 -* **Qwen** -```sh -# 需要先安装QWen环境 -# 如果使用自己finetune的模型需要修改qwen2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码 -# 根据所需的精度，导出相应的模型 -cd build -python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-fp16.flm float16 #导出float16模型 -python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-int8.flm int8 #导出int8模型 -python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-int4.flm int4 #导出int4模型 -``` - -* **Qwen1.5** - -```sh -# 需要先安装QWen2环境（transformers >= 4.37.0） -# 根据所需的精度，导出相应的模型 -cd build -python3 tools/llamalike2flm.py qwen1.5-7b-fp16.flm float16 "qwen/Qwen1.5-4B-Chat" #导出wen1.5-4B-Chat float16模型 -python3 tools/llamalike2flm.py qwen1.5-7b-int8.flm int8 "qwen/Qwen1.5-7B-Chat" #导出Qwen1.5-7B-Chat int8模型 -python3 tools/llamalike2flm.py qwen1.5-7b-int4.flm int4 "qwen/Qwen1.5-14B-Chat" #导出Qwen1.5-14B-Chat int4模型 -# 最后一个参数可替换为模型路径 -``` - -#### MINICPM模型导出 -```sh -# 需要先安装MiniCPM环境（transformers >= 4.36.0） -# 默认脚本导出iniCPM-2B-dpo-fp16模型 -cd build -python tools/minicpm2flm.py minicpm-2b-float16.flm #导出dpo-float16模型 -./main -p minicpm-2b-float16.flm # 执行模型 -``` \ No newline at end of file diff --git a/docs/fastllm_pytools.md b/docs/fastllm_pytools.md deleted file mode 100644 index e69de29b..00000000 diff --git a/docs/llama_cookbook.md b/docs/llama_cookbook.md index fc9bdcb1..d2d3bda6 100644 --- a/docs/llama_cookbook.md +++ b/docs/llama_cookbook.md @@ -238,7 +238,7 @@ XVERSE-13B-Chat V1 版本需要对输入做NFKC规范化，fastllm暂不支持 user_role="[|Human|]:", bot_role="\n[|AI|]:", history_sep="\n", dtype=dtype) ``` -## Yi +### Yi * 01-ai/[Yi-6B-Chat](https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat) @@ -249,6 +249,8 @@ XVERSE-13B-Chat V1 版本需要对输入做NFKC规范化，fastllm暂不支持 user_role="<|im_start|>user\n", bot_role="<|im_end|><|im_start|>assistant\n", history_sep="<|im_end|>\n", dtype=dtype) ``` +* [SUSTech/SUS-Chat-34B](https://huggingface.co/SUSTech/SUS-Chat-34B) + ### WizardCoder * [WizardCoder-Python-7B-V1.0](https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-Python-7B-V1.0) diff --git a/docs/models.md b/docs/models.md index 7dfab9e5..4945b0d1 100644 --- a/docs/models.md +++ b/docs/models.md @@ -1,15 +1,261 @@ -## 支持直接读取的模型 +# 支持的模型 Supported Models -#### THUDM/glm-4-9b-chat +## 说明 -#### meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct +目前Fastllm加载模型有以下几种方式。 -#### meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct +* **加载后转换（两行加速模式）** (convert on-the-fly) + 将原始模型加载为HuggingFace模型，再通过`from_hf()`方法，转换并加速，这种方法内存占用大且速度慢，目前不再推荐。 -#### Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct +* **离线转换** (convert offline) + 将原始模型转换为.flm格式的模型，一些[模型](#flm模型库)已经转换好。 -#### Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct +* **直接读取** (load from Huggingface .safetensors) + 直接读取HuggingFace上发布的模型，仅支持.safetensors格式的模型。 -#### Qwen/Qwen2-7B-Instruct -#### Qwen/Qwen2-72B-Instruct +## 支持模型一览 Model List + + +* ✔ 表示支持该方式，并测试通过； + ✔ means supports this mode and passes the test. + +* ❌ 表示本应该支持该方式，但实际测试后发现本功能并不受支持，可能在后续版本修复。 + ❌ means this method is supposed to be supported, but failed after actual testing. + +* √ 表示支持，但是还没有测试过 + √ means supported, but not tested. + +### GLM系列 + +| 模型 | 加载后转换 | 离线转换 | 直接读取 | +|-----------------: |------------|------------|------------| +| THUDM/ChatGLM-6b | [✔](#chatglm系列) | [✔](#chatglm模型导出-默认脚本导出chatglm2-6b模型) | | +| THUDM/ChatGLM-6b-int8 | [✔](#Cchatglm系列) | ❌ | | +| THUDM/ChatGLM-6b-int4 | [✔](#chatglm系列) | ❌ | | +| THUDM/ChatGLM2-6b | [✔](#chatglm系列) | [✔](#chatglm模型导出-默认脚本导出chatglm2-6b模型) | | +| THUDM/glm-large-chinese | | [✔](tools\scripts/glm_export.py) | | +| THUDM/ChatGLM2-6b-int8 | [✔](#chatglm系列) | ❌ | | +| THUDM/ChatGLM2-6b-int4 | [✔](#chatglm系列) | ❌ | | +| THUDM/ChatGLM2-6b-32k | [✔](#chatglm系列) | [✔](#chatglm模型导出-默认脚本导出chatglm2-6b模型) | | +| THUDM/ChatGLM3-6b | [✔](#chatglm系列) | [✔](#chatglm模型导出-默认脚本导出chatglm2-6b模型) | | +| THUDM/ChatGLM3-6b-32k | [✔](#chatglm系列) | [✔](#chatglm模型导出-默认脚本导出chatglm2-6b模型) | | +| THUDM/ChatGLM3-6b-128k | ❌ | ❌ | | +| THUDM/glm-4-9b-chat | [✔](#chatglm系列) | [✔](#chatglm模型导出-默认脚本导出chatglm2-6b模型) | ✔ | +| THUDM/codegeex4-all-9b | [✔](#chatglm系列)2 | [✔](#chatglm模型导出-默认脚本导出chatglm2-6b模型)2 | ✔ | + +> 注2：需要手动设置 pre_prompt + +### Qwen系列 + +| 模型 | 加载后转换 | 离线转换 | 直接读取 | +|-------------------: |------------|------------|------------| +| Qwen/Qwen-7B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | | +| Qwen/Qwen-14B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | | +| Qwen/Qwen-72B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | | +| Qwen/Qwen-1_8B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | | +| Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | +| Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | +| Qwen/Qwen1.5-4B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | +| Qwen/Qwen1.5-7B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | +| Qwen/Qwen1.5-14B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | +| Qwen/Qwen1.5-72B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | +| Qwen/Qwen1.5-32B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | +| Qwen/CodeQwen1.5-7B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔ | +| Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔ | +| Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔ | +| Qwen/Qwen2-7B-Instruct | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔ | +| Qwen/Qwen2-72B-Instruct | | [✔](#qwen模型导出) | ✔ | + +> 注3： 需要更新，检查 tokenizer_config.json 是否为最新版本 + +### DeepSeek系列 + +| 模型 | 加载后转换 | 离线转换 | 直接读取 | +|-------------------------------------------: |------------|------------|------------| +| deepseek-ai/Deepseek-Coder-1.3B-Instruct | [✔](llama_cookbook.md#deepseek-coder) | [✔](llama_cookbook.md#deepseek-coder) | ❌4 | +| deepseek-ai/Deepseek-Coder-6.7B-Instruct | [✔](llama_cookbook.md#deepseek-coder) | [✔](llama_cookbook.md#deepseek-coder) | ❌4 | +| deepseek-ai/Deepseek-Coder-7B-Instruct v1.5 | [✔](llama_cookbook.md#deepseek-coder) | [✔](llama_cookbook.md#deepseek-coder) | ❌4 | +| deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct | [√](llama_cookbook.md#deepseek-coder) | [√](llama_cookbook.md#deepseek-coder) | ❌4 | +| deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat | √ | ✔ | √4 | +| deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat | √ | ✔ | √4 | +| deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct | √ | √ | √4 | +| deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct | √ | √ | √4 | + +### LLaMA类模型 + +| 模型 | 加载后转换 | 离线转换 | 直接读取 | +|-----------------: |------------|------------|------------| +| meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | | +| meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | | +| codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | | +| codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | | +| xverse/XVERSE-13B-Chat | [✔](llama_cookbook.md#xverse) | [✔](llama_cookbook.md#xverse) | | +| xverse/XVERSE-7B-Chat | [✔](llama_cookbook.md#xverse) | [✔](llama_cookbook.md#xverse) | | +| | | | | +| internlm/internlm-chat-7b | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | | +| internlm/internlm-chat-20b | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | | +| internlm/internlm2-chat-1_8b | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | ❌4 | +| internlm/internlm2-chat-7b | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | ❌4 | +| internlm/internlm2-chat-20b | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | [✔](llama_cookbook.md#internlm书生) | ❌4 | +| | | | | +| 01-ai/Yi-6B-Chat | [✔](llama_cookbook.md#yi) | [✔](llama_cookbook.md#yi) | ❌4 | +| 01-ai/Yi-34B-Chat | [✔](llama_cookbook.md#yi) | [✔](llama_cookbook.md#yi) | ❌4 | +| SUSTech/SUS-Chat-34B | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | [✔](llama_cookbook.md#llama2-chat) | | +| | | | | +| meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct | | [✔](tools/scripts/llama3_to_flm.py) | ✔ | +| meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct | | [✔](tools/scripts/llama3_to_flm.py) | ✔ | + +> 注4： Python ftllm用AutoTokenizer而不使用Fastllm Tokenizer可以实现加载，但是C++程序尚不支持加载该模型的Tokenizer。 + +### 其它模型 + +| 模型 | 加载后转换 | 离线转换 | 直接读取 | +|-----------------: |------------|------------|------------| +| fnlp/moss-moon-003-sft | [✔]() | [✔](#moss模型导出) | | +| fnlp/moss-moon-003-sft-plugin | [✔]() | [✔](#moss模型导出) | | +| | | | | +| baichuan-inc/baichuan-13b-chat | [✔](#其它模型) | [✔](#baichuan模型导出-默认脚本导出baichuan-13b-chat模型) | | +| baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#baichuan2模型导出-默认脚本导出baichuan2-7b-chat模型) | | +| baichuan-inc/baichuan2-13b-chat | [✔](#其它模型) | [✔](#baichuan2模型导出-默认脚本导出baichuan2-7b-chat模型) | | +| | | | | +| openbmb/MiniCPM-2B-sft-fp16 | [✔](#其它模型) | [✔](#minicpm模型导出) | | +| openbmb/MiniCPM-2B-dpo-fp16 | [✔](#其它模型) | [✔](#minicpm模型导出) | | + + +### 加载后转换（两行加速模式）(convert on-the-fly) + +#### ChatGLM系列 + +``` python +# 这是原来的程序，通过huggingface接口创建模型 +from transformers import AutoTokenizer, AutoModel +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code = True) +model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code = True) + +# 加入下面这两行，将huggingface模型转换成fastllm模型 +# 目前from_hf接口只能接受原始模型，或者ChatGLM的int4, int8量化模型，暂时不能转换其它量化模型 +from ftllm import llm +model = llm.from_hf(model, tokenizer, dtype = "float16") # dtype支持 "float16", "int8", "int4" +model = model.eval() +``` + +model支持了ChatGLM的API函数`chat()`, `stream_chat()`，因此ChatGLM的demo程序无需改动其他代码即可运行 + +#### 其它模型 + +``` python +# 通过huggingface接口创建模型，参考每个模型readme.md中的加载方式 +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code = True) +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code = True) + +# 加入下面这两行，将huggingface模型转换成fastllm模型 +# 目前from_hf接口只能接受原始模型，或者ChatGLM的int4, int8量化模型，暂时不能转换其它量化模型 +from ftllm import llm +model = llm.from_hf(model, tokenizer, dtype = "float16") # dtype支持 "float16", "int8", "int4" +``` +ftllm实现了兼容Transformers的`generate()`方法。 + + +转好的模型也可以导出到本地文件，之后可以直接读取，也可以使用fastllm cpp接口读取 + +``` python +model.save("model.flm"); # 导出fastllm模型 +new_model = llm.model("model.flm"); # 导入flm模型 +``` + +### flm模型库 + +可以在以下链接中找到一部分已经转换好的模型 + +[huggingface](https://huggingface.co/huangyuyang) [modelscope](https://modelscope.cn/profile/huangyuyang) + +### 模型导出(convert offline) + +#### ChatGLM模型导出 (默认脚本导出ChatGLM2-6b模型) + +``` sh +# 需要先安装ChatGLM-6B环境 +# 如果使用自己finetune的模型需要修改chatglm_export.py文件中创建tokenizer, model的代码 +cd build +python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-fp16.flm float16 #导出float16模型 +python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-int8.flm int8 #导出int8模型 +python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-int4.flm int4 #导出int4模型 +``` + +#### baichuan模型导出 (默认脚本导出baichuan-13b-chat模型) + +``` sh +# 需要先安装baichuan环境 +# 如果使用自己finetune的模型需要修改baichuan2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码 +# 根据所需的精度，导出相应的模型 +cd build +python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-fp16.flm float16 #导出float16模型 +python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-int8.flm int8 #导出int8模型 +python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-int4.flm int4 #导出int4模型 +``` + +#### baichuan2模型导出 (默认脚本导出baichuan2-7b-chat模型) + +``` sh +# 需要先安装baichuan2环境 +# 如果使用自己finetune的模型需要修改baichuan2_2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码 +# 根据所需的精度，导出相应的模型 +cd build +python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-fp16.flm float16 #导出float16模型 +python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-int8.flm int8 #导出int8模型 +python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-int4.flm int4 #导出int4模型 +``` + +#### MOSS模型导出 + +``` sh +# 需要先安装MOSS环境 +# 如果使用自己finetune的模型需要修改moss_export.py文件中创建tokenizer, model的代码 +# 根据所需的精度，导出相应的模型 +cd build +python3 tools/moss_export.py moss-fp16.flm float16 #导出float16模型 +python3 tools/moss_export.py moss-int8.flm int8 #导出int8模型 +python3 tools/moss_export.py moss-int4.flm int4 #导出int4模型 +``` + +#### LLAMA系列模型导出 +``` sh +# 修改build/tools/alpaca2flm.py程序进行导出 +# 不同llama模型使用的指令相差很大，需要参照torch2flm.py中的参数进行配置 +``` +一些模型的转换可以[参考这里的例子](llama_cookbook.md) + +#### QWEN模型导出 +* **Qwen** +```sh +# 需要先安装QWen环境 +# 如果使用自己finetune的模型需要修改qwen2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码 +# 根据所需的精度，导出相应的模型 +cd build +python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-fp16.flm float16 #导出float16模型 +python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-int8.flm int8 #导出int8模型 +python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-int4.flm int4 #导出int4模型 +``` + +* **Qwen1.5** + +```sh +# 需要先安装QWen2环境（transformers >= 4.37.0） +# 根据所需的精度，导出相应的模型 +cd build +python3 tools/llamalike2flm.py qwen1.5-7b-fp16.flm float16 "qwen/Qwen1.5-4B-Chat" #导出wen1.5-4B-Chat float16模型 +python3 tools/llamalike2flm.py qwen1.5-7b-int8.flm int8 "qwen/Qwen1.5-7B-Chat" #导出Qwen1.5-7B-Chat int8模型 +python3 tools/llamalike2flm.py qwen1.5-7b-int4.flm int4 "qwen/Qwen1.5-14B-Chat" #导出Qwen1.5-14B-Chat int4模型 +# 最后一个参数可替换为模型路径 +``` + +#### MINICPM模型导出 +```sh +# 需要先安装MiniCPM环境（transformers >= 4.36.0） +# 默认脚本导出iniCPM-2B-dpo-fp16模型 +cd build +python tools/minicpm2flm.py minicpm-2b-float16.flm #导出dpo-float16模型 +./main -p minicpm-2b-float16.flm # 执行模型 +``` \ No newline at end of file From 40a962208ec4a0ccf1f9207777a4b9b07d71f0b3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: TylunasLi Date: Fri, 19 Jul 2024 14:27:28 +0800 Subject: [PATCH 2/3] =?UTF-8?q?=E5=AF=B9=E5=BA=94=E8=84=9A=E6=9C=AC?= =?UTF-8?q?=E4=BF=AE=E6=94=B9=EF=BC=8C=E8=B0=83=E6=95=B4FAQ?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/faq.md | 20 ++++++-------------- docs/models.md | 13 +++++++------ 2 files changed, 13 insertions(+), 20 deletions(-) diff --git a/docs/faq.md b/docs/faq.md index 40d1e024..fec11fd0 100755 --- a/docs/faq.md +++ b/docs/faq.md @@ -27,22 +27,14 @@ cmake .. -DUSE_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=native **解决办法：** -手动修改 CMakeLists.txt，根据GPU型号手动指定GPU的[Compute Capability](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)。如： - -``` diff ---- a/CMakeLists.txt -+++ b/CMakeLists.txt -@@ -52,7 +52,7 @@ - #message(${CMAKE_CUDA_IMPLICIT_LINK_DIRECTORIES}) - set(FASTLLM_CUDA_SOURCES src/devices/cuda/cudadevice.cpp src/devices/cuda/cudadevicebatch.cpp src/devices/cuda/fastllm-cuda.cu) - set(FASTLLM_LINKED_LIBS ${FASTLLM_LINKED_LIBS} cublas) -- set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES "native") -+ set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 61 75 86 89) - endif() - - if (PY_API) +根据GPU型号手动指定GPU的[Compute Capability](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)。如： + +```shell +cmake .. -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ARCH="61;75;86;89" ``` +若需要支持多种GPU架构，请使用“;”分隔（如上面例子）。 + ### identifier "__hdiv" is undefined **现象：** diff --git a/docs/models.md b/docs/models.md index 4945b0d1..dbecd853 100644 --- a/docs/models.md +++ b/docs/models.md @@ -4,26 +4,26 @@ 目前Fastllm加载模型有以下几种方式。 -* **加载后转换（两行加速模式）** (convert on-the-fly) +* **加载后转换（两行加速模式）** (convert on-the-fly) 将原始模型加载为HuggingFace模型，再通过`from_hf()`方法，转换并加速，这种方法内存占用大且速度慢，目前不再推荐。 -* **离线转换** (convert offline) +* **离线转换** (convert offline) 将原始模型转换为.flm格式的模型，一些[模型](#flm模型库)已经转换好。 -* **直接读取** (load from Huggingface .safetensors) +* **直接读取** (load from Huggingface .safetensors) 直接读取HuggingFace上发布的模型，仅支持.safetensors格式的模型。 ## 支持模型一览 Model List -* ✔ 表示支持该方式，并测试通过； +* ✔ 表示支持该方式，并测试通过； ✔ means supports this mode and passes the test. -* ❌ 表示本应该支持该方式，但实际测试后发现本功能并不受支持，可能在后续版本修复。 +* ❌ 表示本应该支持该方式，但实际测试后发现本功能并不受支持，可能在后续版本修复； ❌ means this method is supposed to be supported, but failed after actual testing. -* √ 表示支持，但是还没有测试过 +* √ 表示支持，但是还没有测试过。 √ means supported, but not tested. ### GLM系列 @@ -61,6 +61,7 @@ | Qwen/Qwen1.5-14B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | | Qwen/Qwen1.5-72B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | | Qwen/Qwen1.5-32B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔3 | +| Qwen/Qwen1.5-110B-Chat | [√](#其它模型) | [√](#qwen模型导出) | √3 | | Qwen/CodeQwen1.5-7B-Chat | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔ | | Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔ | | Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct | [✔](#其它模型) | [✔](#qwen模型导出) | ✔ | From 0dc630b4f90b03cb2e640e7fd2526f216c00747d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: cgli Date: Fri, 19 Jul 2024 14:20:26 +0800 Subject: [PATCH 3/3] =?UTF-8?q?=E4=BF=AE=E5=A4=8DGCC=207.x=E4=B8=8B?= =?UTF-8?q?=E7=9A=84=E7=BC=96=E8=AF=91?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- include/utils/utils.h | 6 +++++- 1 file changed, 5 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/include/utils/utils.h b/include/utils/utils.h index 0721bbb6..4e258119 100644 --- a/include/utils/utils.h +++ b/include/utils/utils.h @@ -14,7 +14,11 @@ #include #include #include +#if defined(__GNUC__) && __GNUC__ < 8 +#include +#else #include +#endif #if defined(_WIN32) or defined(_WIN64) #include @@ -32,7 +36,7 @@ #endif #endif -#if defined(_MSC_VER) && _MSC_VER <= 1900 // VS 2015 +#if (defined(_MSC_VER) && _MSC_VER <= 1900) || (defined(__GNUC__) && __GNUC__ < 8) // VS 2015) namespace fs = std::experimental::filesystem; #else namespace fs = std::filesystem;