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Run generative AI models in sophgo BM1684X

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JulianChenga/LLM-TPU

 
 

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介绍

本项目实现算能BM1684X芯片部署各类开源生成式AI模型,其中以LLM为主。通过TPU-MLIR编译器将模型转换成bmodel,并采用c++代码将其部署到PCIE环境或者SoC环境。在知乎上写了一篇解读,以ChatGLM2-6B为例,方便大家理解源码:ChatGLM2流程解析与TPU-MLIR部署

模型介绍

已部署过的模型如下(按照首字母顺序排列):

Model INT4 INT8 FP16/BF16 Huggingface Link
Baichuan2-7B LINK
ChatGLM3-6B LINK
CodeFuse-7B LINK
DeepSeek-6.7B LINK
Falcon-40B LINK
Phi-3-mini-4k LINK
Qwen-7B LINK
Qwen-14B LINK
Qwen-72B LINK
Qwen1.5-0.5B LINK
Qwen1.5-1.8B LINK
Qwen1.5-7B LINK
Llama2-7B LINK
Llama2-13B LINK
Llama3-8B LINK
LWM-Text-Chat LINK
Mistral-7B-Instruct LINK
Stable Diffusion LINK
Stable Diffusion XL LINK
WizardCoder-15B LINK
Yi-6B-chat LINK
Yi-34B-chat LINK
Qwen-VL-Chat LINK

如果您想要知道转换细节和源码,可以到本项目models子目录查看各类模型部署细节。

如果您对我们的芯片感兴趣,也可以通过官网SOPHGO联系我们。

快速开始

克隆LLM-TPU项目,并执行run.sh脚本

git clone https://github.com/sophgo/LLM-TPU.git
./run.sh --model llama2-7b

详细请参考Quick Start

效果图

跑通后效果如下图所示

Command Table

目前用于演示的模型,全部命令如下表所示

Model SoC PCIE
ChatGLM3-6B ./run.sh --model chatglm3-6b --arch soc ./run.sh --model chatglm3-6b --arch pcie
Llama2-7B ./run.sh --model llama2-7b --arch soc ./run.sh --model llama2-7b --arch pcie
Llama3-7B ./run.sh --model llama3-7b --arch soc ./run.sh --model llama3-7b --arch pcie
Qwen-7B ./run.sh --model qwen-7b --arch soc ./run.sh --model qwen-7b --arch pcie
Qwen1.5-1.8B ./run.sh --model qwen1.5-1.8b --arch soc ./run.sh --model qwen1.5-1.8b --arch pcie
LWM-Text-Chat ./run.sh --model lwm-text-chat --arch soc ./run.sh --model lwm-text-chat --arch pcie
WizardCoder-15B ./run.sh --model wizardcoder-15b --arch soc ./run.sh --model wizardcoder-15b --arch pcie

进阶功能

进阶功能说明:

功能 目录 功能说明
多芯 ChatGLM3/parallel_demo 支持ChatGLM3 2芯
Llama2/demo_parallel 支持Llama2 4/6/8芯
Qwen/demo_parallel 支持Qwen 4/6/8芯
Qwen1_5/demo_parallel 支持Qwen1_5 4/6/8芯
投机采样 Qwen/jacobi_demo LookaheadDecoding
Qwen1_5/speculative_sample_demo 投机采样
prefill复用 Qwen/prompt_cache_demo 公共序列prefill复用
Qwen/share_cache_demo 公共序列prefill复用
Qwen1_5/share_cache_demo 公共序列prefill复用
模型加密 Qwen/share_cache_demo 模型加密
Qwen1_5/share_cache_demo 模型加密

常见问题

请参考LLM-TPU常见问题及解答

资料链接

About

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No releases published

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