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关于TinyLlama-1.1B,箭负n_layer=22,n_head=4,head_dim=64关于batch,seq_len,kv_len,请依据需求填入,主张设置batch=1,seq_len=1,kv_len=1024。如关于TinyLlama-1.1Batc--framework=5--model=./tiny-llama.onnx--output=tiny-llama--input_format=ND--input_shape=input_ids:1,1;attention_mask:1,1025;position_ids:1,1;past_key_values:22,2,1,4,1024,64--log=debug--soc_version=Ascend310B1--precision_mode=must_keep_origin_dtype模型推理从材料链接里现已量化导出的模型项目供给了两种运转方法:勇士1.cli形式:勇士在终端运转,每一次输入一行,一次性回来一切的推理成果。
强攻3.模型转化atc--framework=5--model=xxx.onnx--output=xxx--input_format=ND--input_shape=input_ids:batch,seq_len;attention_mask:batch,seq_len+kv_len;position_ids:batch,seq_len;past_key_values:n_layer,2,batch,n_head,kv_len,head_dim--log=debug--soc_version=Ascend310B1--precision_mode=must_keep_origin_dtype上述的n_layer,n_head,head_dim变量由模型决议。跟着大模型技能不断迭代,上篮AI大模型的运用与推理练习已从云端布置敏捷向本地化、场景化开展,成为推进工业晋级的重要力气。经过一下指令将模型导出为onnx(相对途径均为相对export_llama.py文件)pythonexport_llama.py--model--output--act-path--quant2.模型量化量化需求引进quantize.py和config文件下的配置文件,火哈登概况检查export_llama的readme文件。
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本期样例运用英码科技EA500IMini布置meta-llama/Llama-2-7b-hf和TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0大言语模型,强攻在本地完成多模态处理和自然言语处理功用,强攻助力企业将大模型技能落地到笔直职业运用中,加速智能化晋级
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