将LLaMA模型导出为ONNX格式的教程
export_llama_to_onnx export llama to onnx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/export_llama_to_onnx
项目介绍
export_llama_to_onnx
是一个开源项目,旨在将类似于LLaMA的大型语言模型(LLM)导出为ONNX格式,而无需修改 transformers
库中的 modeling_xx_model.py
文件。该项目支持多种模型,包括LLaMA、Alpaca等,并且还支持Baichuan、Alibaba Qwen、ChatGlm2/ChatGlm3、Gemma和Bloom等模型。
项目快速启动
安装依赖
首先,确保你已经安装了必要的依赖包:
pip install -r requirements.txt
导出LLaMA模型为ONNX格式
以下是一个简单的示例,展示如何将LLaMA模型导出为ONNX格式:
python export_llama.py -m model_dir -o out_dir --dtype fp16
导出Qwen模型为ONNX格式
如果你需要导出Qwen模型,可以使用以下命令:
python export_qwen_naive.py -m model_dir -o out_dir --dtype fp16
在导出Qwen模型之前,建议替换 modeling_qwen.py
中的 rearrange
操作,以简化导出的ONNX模型。
导出ChatGlm2模型为ONNX格式
导出ChatGlm2模型的命令如下:
python export_chatglm2.py -m model_dir --dtype fp16
请确保使用PyTorch 2.1或更高版本(如果尚未发布,请使用最新的nightly版本)。
应用案例和最佳实践
案例1:LLaMA模型的ONNX导出
假设你有一个LLaMA模型的目录 model_dir
,你可以使用以下命令将其导出为ONNX格式:
python export_llama.py -m model_dir -o out_dir --dtype fp16
案例2:Qwen模型的ONNX导出
对于Qwen模型,你可以使用以下命令进行导出:
python export_qwen_naive.py -m model_dir -o out_dir --dtype fp16
最佳实践
使用合适的ONNX opset版本:在导出模型时,可以通过--opset
参数设置ONNX opset版本。
添加topk warper:使用 --add_topk_warper
参数可以为ONNX模型添加topk warper。
卸载FlashAttention:在模型转换之前,请卸载或禁用FlashAttention(和可能的xformers)。
典型生态项目
1. ONNX Runtime
ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎,支持多种硬件加速,包括CPU、GPU和FPGA。通过将模型导出为ONNX格式,可以利用ONNX Runtime进行高效的推理。
2. Hugging Face Transformers
Hugging Face 的 transformers
库提供了丰富的预训练模型,支持多种模型架构。通过 export_llama_to_onnx
项目,可以将这些模型导出为ONNX格式,以便在不同的推理环境中使用。
3. PyTorch
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架,支持动态计算图和高效的GPU加速。通过 export_llama_to_onnx
项目,可以将PyTorch模型导出为ONNX格式,以便在其他推理引擎中使用。
4. ONNX Simplifier
onnxsim_large_model
是一个用于简化大型ONNX模型的工具。通过使用该工具,可以进一步优化导出的ONNX模型,提高推理性能。
通过以上步骤和工具,你可以轻松地将LLaMA等大型语言模型导出为ONNX格式,并在不同的推理环境中进行高效部署。
export_llama_to_onnx export llama to onnx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/export_llama_to_onnx
总结
### 文章总结:将LLaMA模型导出为ONNX格式的教程**项目简介**:
`export_llama_to_onnx` 是一个开源项目,旨在将包括LLaMA、Alpaca在内的大型语言模型(LLM)以及多种其他模型(如Baichuan、Alibaba Qwen、ChatGlm2/ChatGlm3、Gemma和Bloom)导出为ONNX格式,无需修改`transformers`库中的`modeling_xx_model.py`文件,极大地方便了模型在不同推理环境中的部署。
**项目快速启动**:
1. **安装依赖**:通过运行`pip install -r requirements.txt`来安装所需的依赖库。
2. **模型导出指南**:
- 导出LLaMA模型:使用`python export_llama.py -m model_dir -o out_dir --dtype fp16`命令,其中`model_dir`是模型路径,`out_dir`是输出目录,`--dtype fp16`指定导出模型的数据类型为半精度浮点数(fp16)。
- 导出Qwen模型:使用`python export_qwen_naive.py -m model_dir -o out_dir --dtype fp16`,建议在导出前替换`modeling_qwen.py`中的`rearrange`操作以简化ONNX模型。
- 导出ChatGlm2模型:运行`python export_chatglm2.py -m model_dir --dtype fp16`,要求PyTorch版本为2.1或更高。
**应用案例和最佳实践**:
- **案例展示**:详细演示了如何使用上述命令分别导出LLaMA和Qwen模型为ONNX格式。
- **最佳实践**:
- 设置合适的ONNX opset版本,通过`--opset`参数实现。
- 使用`--add_topk_warper`参数为ONNX模型添加topk warper,增强模型性能。
- 在模型转换之前,卸载或禁用FlashAttention和可能的xformers库,以提升兼容性和减少转换复杂度。
**典型生态项目**:
- **ONNX Runtime**:提供高性能的推理引擎,支持多种硬件加速。通过ONNX格式模型,可以充分利用其优化特性进行高效推理。
- **Hugging Face Transformers**:丰富的预训练模型和模型架构库,通过`export_llama_to_onnx`项目支持将模型导出为ONNX格式,拓宽了模型的使用环境。
- **PyTorch**:作为广泛使用的深度学习框架,通过该项目,可以将PyTorch模型转换为ONNX格式,以方便在不同推理引擎中的应用。
- **ONNX Simplifier(onnxsim_large_model)**:用于简化大型ONNX模型,通过优化进一步提高模型的推理性能。
**项目地址**:[https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/export_llama_to_onnx](https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/export_llama_to_onnx)
总结而言,这个项目为研究者和开发者提供了一个便捷的解决方案,通过将复杂的大型语言模型转换为通用的ONNX格式,支持更灵活的模型部署和高效的推理操作。