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。