【免费下载】 将LLM模型导出为ONNX格式：高效部署与优化的新选择

项目介绍

在现代机器学习领域，大型语言模型（LLM）如Llama、Alpaca、Qwen等已经成为研究和应用的热点。然而，这些模型的部署和优化往往面临诸多挑战。为了简化这一过程，我们推出了一个开源项目——export llama to onnx。该项目旨在将各种LLM模型（如Llama、Alpaca、Qwen、ChatGlm2等）导出为ONNX格式，而无需修改原始的transformers库中的模型定义文件。

项目技术分析

支持的模型

• Llama系列：包括Llama、Alpaca等。
• Baichuan：使用Llama的导出器。
• Alibaba Qwen：支持Qwen 1.5和Qwen 2。
• ChatGlm2/ChatGlm3：支持最新的ChatGlm模型。
• Gemma：支持Gemma模型的导出。
• Bloom：支持Bloom模型的导出。

技术实现

该项目通过Python脚本实现模型的导出，支持多种参数配置，如数据类型（--dtype）、ONNX操作集（--opset）等。特别地，对于Qwen模型，建议在导出前简化modeling_qwen.py中的rearrange操作，以优化导出的ONNX模型。此外，项目还提供了对kv_cache格式的灵活处理，确保导出的模型在部署时具有更好的性能。

项目及技术应用场景

应用场景

1. 模型部署：将LLM模型导出为ONNX格式后，可以更方便地在各种硬件平台上进行部署，如CPU、GPU、FPGA等。
2. 模型优化：通过ONNX格式的模型，可以利用ONNX Runtime等工具进行进一步的优化，提升模型的推理速度和效率。
3. 跨平台迁移：ONNX格式的模型具有良好的跨平台兼容性，可以轻松地在不同平台之间迁移和部署。

技术优势

• 无需修改源码：项目能够在不修改原始transformers库的情况下，直接导出模型为ONNX格式。
• 灵活配置：支持多种参数配置，满足不同场景下的需求。
• 简化部署：通过优化kv_cache格式，使得模型在部署时具有更好的内存连续性和性能。

项目特点

高效导出

项目提供了多种导出脚本，支持不同模型的导出，并且可以通过参数配置实现高效的模型导出。

简化优化

通过简化rearrange操作和优化kv_cache格式，项目能够导出更高效的ONNX模型，便于后续的部署和优化。

跨平台兼容

导出的ONNX模型具有良好的跨平台兼容性，可以在多种硬件平台上进行部署和优化。

开源社区支持

项目完全开源，开发者可以自由地使用、修改和贡献代码，共同推动LLM模型的部署和优化。

结语

export llama to onnx项目为LLM模型的部署和优化提供了一个高效、灵活的解决方案。无论你是研究者、开发者还是企业用户，都可以通过该项目轻松地将LLM模型导出为ONNX格式，并在各种平台上进行部署和优化。欢迎大家使用并参与到项目的开发中来，共同推动LLM技术的发展！