TinyChatEngine 项目下载及安装教程
2024-12-09 01:34:20作者:幸俭卉
1. 项目介绍
TinyChatEngine 是一个用于在边缘设备上运行大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)的推理库。它通过模型压缩技术(如 SmoothQuant 和 AWQ)实现了低精度的模型推理,使得用户可以在笔记本电脑、汽车、机器人等设备上获得即时响应,同时保护数据隐私。
2. 项目下载位置
要下载 TinyChatEngine 项目,请使用以下命令:
git clone --recursive https://github.com/mit-han-lab/TinyChatEngine.git
3. 项目安装环境配置
3.1 MacOS 环境配置
在 MacOS 上,您需要安装 boost
和 llvm
库。可以使用 Homebrew 进行安装:
brew install boost
brew install llvm
对于 M1/M2 用户,还需要从 App Store 安装 Xcode,以启用 Metal 编译器支持 GPU。
3.2 Windows 环境配置
3.2.1 Windows with CPU
在 Windows 上,您需要下载并安装 GCC 编译器和 MSYS2。请按照以下步骤操作:
- 下载并安装 MSYS2:MSYS2 安装教程
- 安装所需的依赖项:
pacman -S --needed base-devel mingw-w64-x86_64-toolchain make unzip git
- 将二进制目录(例如
C:\msys64\mingw64\bin
和C:\msys64\usr\bin
)添加到环境路径中。
3.2.2 Windows with Nvidia GPU (实验性)
- 安装 CUDA 工具包:CUDA 安装教程
- 安装 Visual Studio,并确保支持 C 和 C++ 开发。
4. 项目安装方式
4.1 下载项目
使用以下命令下载项目:
git clone --recursive https://github.com/mit-han-lab/TinyChatEngine.git
cd TinyChatEngine
4.2 安装 Python 包
TinyChatEngine 的主要代码库是用纯 C/C++ 编写的,Python 包仅用于从模型库中下载(和转换)模型。
conda create -n TinyChatEngine python=3.10 pip -y
conda activate TinyChatEngine
pip install -r requirements.txt
4.3 下载量化模型
根据您的设备类型,下载相应的量化模型:
4.3.1 x86 设备
cd llm
python tools/download_model.py --model LLaMA_3_8B_Instruct_awq_int4 --QM QM_x86
4.3.2 ARM 设备
cd llm
python tools/download_model.py --model LLaMA_3_8B_Instruct_awq_int4 --QM QM_ARM
4.3.3 CUDA 设备
cd llm
python tools/download_model.py --model LLaMA2_7B_chat_awq_int4 --QM QM_CUDA
4.4 编译并启动聊天
根据您的平台,修改 Makefile 中的相应配置,然后编译并启动聊天:
make chat -j
5. 项目处理脚本
TinyChatEngine 提供了一些处理脚本,用于下载和转换模型。以下是一些常用的脚本:
5.1 下载模型脚本
python tools/download_model.py --model <模型名称> --QM <量化方法>
5.2 编译脚本
make chat -j
5.3 启动聊天脚本
./chat
通过以上步骤,您可以成功下载并安装 TinyChatEngine 项目,并开始在您的设备上运行大型语言模型和视觉语言模型。
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