README.md 2.92 KB
Newer Older
zhouxiang's avatar
zhouxiang committed
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
# example 示例项目

## Benchmark

测速示例程序,方便大家测试不同软硬件下的推理性能。作者测速度可以可参考[这里](doc/benchmark.md)

### 使用方法:

CPU:

   `./benchmark -p chatglm-6b-int4.flm -f prompts.txt -t [线程数] --batch [Batch大小]`

GPU:

   `./benchmark -p chatglm-6b-int4.flm -f prompts.txt --batch [Batch大小]`



## Web UI 

由 Jacques CHEN 提供,鸣谢!

## Win32Demo (Windows平台)

Win32Demo,是windows平台上运行FastLLM程序的一个Visual Studio工程。
由于Windows控制台默认编码为ANSI(中文是GBK编码,code page 936),而FastLLM默认输入输出编码为UTF-8,故与`main`存在一些差异,特提供专门的版本。为防止部分token是半个字符(如BPE编码),目前连续的中文字符是一并输出的。

生成的exe位置为:`Win32Demo\bin\Win32Demo.exe`

请尽量编译Release版本,速度快!

除此之外提供了fastllm的.vcproj文件,带GPU支持,本项目最低可在Visual Studio 2015 Update 3 下编译通过。
(但是**编译pyfastllm至少需要 MSVC 2017**

### 编译

fastllm工程目前分为CPU版本和GPU版本,为简单上手,在没有cmake时,本项目可以使用Visual Studio工程文件并配置预处理器定义开关功能项。默认使用CPU版本。

签出代码后,**修改 include/fastllm.h**,Visual Studio中点击”文件“ -> "高级保存选项",在编码中选择”Unicode (UTF-8 **带签名**) -代码页 65001“,或在其他文本编辑器中转为”UTF-8 BOM“编码。(由于linux下gcc不识别BOM头,该修改只能手动处理。)

* **GPU版本**
  - 需要正确安装CUDA;
  - 正确配置CUDA_PATH环境变量,指向要编译的CUDA版本;
  - 在解决方案中删除fastllm.vcproj,引入fastllm-gpu.vcproj,
  - 对fastllm-gpu项目,在”生成依赖项“ -> "生成自定义" 中手动添加已安装的CUDA的自定义项文件;
  - 在Win32Demo项目上选择”添加“ -> "引用“,勾选fastllm-gpu项目;
  - 配置预处理器定义”USE_CUDA“。

### 使用方法:

1. 打开命令提示符cmd;

2. `cd example\Win32Demo\bin`

3. 运行时参数与`main`基本一致。但多一个参数 `-w` ,表示启动webui,不加为控制台运行。如:

   `Win32Demo.exe -p c:\chatglm-6b-v1.1-int4.flm -w`

## Android (android平台)
Android,使用Android studio工具建立的一個Android平台上运行LLM程序的例子。

### 使用方法:

1.直接AS打开运行。

2.直接下载release目录里里面的apk体验。

3.可以通过CMake工具链编译main文件(具体步骤见主页的readme),通过adb shell运行,

1. adb push main /data/local/tmp 将main文件放到手机的tmp文件夹,
2. adb shell ,
3. cd /data/local/tmp 
4. ./main 运行。

注意:demo apk 会将模型文件复制到应用 data 目录以方便 native 读取,因此设备需准备至少两倍模型大小的空余空间