alibaba--mnn
wehub-resource-sync
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# 大语言模型
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基于MNN开发的LLM推理引擎，支持目前主流的开源LLM模型。该功能分为2部分：
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- 模型导出：将torch模型导出为onnx，然后转换为mnn模型；导出tokenizer文件，embedding等文件；
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- 模型推理：支持导出的模型推理，支持LLM模型的文本生成；
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## 快速开始
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### **第一步：模型导出 (Export)**
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此步骤是将原始的 PyTorch 模型（如 Qwen2 系列）转换为 MNN 引擎可以加载和推理的格式。
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1. **安装依赖**：
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进入导出工具目录并安装必要的 Python 包。
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```bash
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cd ./transformers/llm/export
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pip install -r requirements.txt
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```
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2. **准备原始模型**：
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将需要部署的开源 LLM 模型（例如 `Qwen2-0.5B-Instruct`）克隆到本地。**务必确保 `git lfs` 已安装，以下载完整的模型文件**。
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```bash
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git lfs install
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git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-0.5B-Instruct.git
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```
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3. **执行导出命令**：
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运行 `llmexport.py` 脚本，将模型、Tokenizer、Embedding 等导出为 MNN 格式。
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```bash
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python llmexport.py \
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--path /path/to/Qwen2-0.5B-Instruct \
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--export mnn --hqq
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```
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* **关键产物**：脚本会生成一个包含 `llm.mnn`, `llm.mnn.weight`, `tokenizer.mtok`, `embeddings_bf16.bin`【可能存在】, `llm_config.json`, `config.json` 等文件的模型目录。
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4. **（可选）高级功能**：
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* **量化**：通过 `--quant_bit 4` 和 `--quant_block 128` 等参数可以调节量化的Bits数，默认为`4 bit , block size 64`。通过 `--hqq` 或 `--awq` 或 `--omni` 可以启用对应算法以提升量化后的模型精度，一般建议增加`--hqq`
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* **LoRA**：通过 `--lora_path` 合并或分离 LoRA 权重。
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* **Embeding**：对于目前主流的8b以下模型，采用了`Tie-Embeding`技术，默认不会导出`embeddings_bf16.bin`，而是复用`llm.mnn.weight`中的`lm`权重，需要提升embed精度可以设置 `--seperate_embed` 分离出`embeddings_bf16.bin`。
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* **GPTQ**：通过 `--gptq_path` 应用预量化好的 GPTQ 权重。
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* **MNNConvert 工具**：推荐优先使用本地编译的 `MNNConvert`（在 MNN 根目录下 `mkdir build && cd build && cmake .. -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON && make -j16`），`llmexport.py` 默认会到 `../../../build/` 下查找，也可通过 `--mnnconvert` 显式指定路径。
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* **手动转换**：如果直接导出 `mnn` 失败，或者需要fp16/fp32精度的模型，可先导出 `onnx`，再用 `MNNConvert` 工具手动转换。
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### **第二步：引擎编译 (Compile)**
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此步骤是编译 MNN 的 C++ 推理引擎，使其支持 LLM 推理功能。
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1. **配置编译选项**：
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在标准的 MNN 编译命令中，**必须添加 `-DMNN_BUILD_LLM=ON`** 以启用 LLM 支持。
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* **Omni 模型**：如果需要支持图像/音频输入，还需添加 `-DMNN_BUILD_LLM_OMNI=ON`。
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* **平台优化**：
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* **x86 (Mac/Linux)**：可添加 `-DMNN_AVX512=ON` 以利用 AVX512 指令集加速。
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* **Android**：可添加 `-DMNN_OPENCL=ON` 以利用 GPU 加速。
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* **iOS**：可添加 `-DMNN_METAL=ON` 以利用 GPU 加速。
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* **Web (WASM)**：使用 `emcmake` 并配置 `-DMNN_FORBID_MULTI_THREAD=ON` 等特定选项。
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2. **执行编译**：
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以 Linux/Mac 为例：
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```bash
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mkdir build && cd build
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cmake .. -DMNN_BUILD_LLM=ON -DMNN_AVX512=ON # 根据平台调整选项
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make -j16
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```
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编译完成后，会生成核心库文件（如 `libMNN.so`, `libllm.so`）。
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### **第三步：运行时配置与推理 (Inference)**
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此步骤是配置模型运行参数并启动推理。
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1. **准备模型目录**：
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将第一步导出的所有文件（`llm.mnn`, `llm.mnn.weight`, `tokenizer.mtok`, `embeddings_bf16.bin`, `llm_config.json`）放在同一个文件夹下。
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2. **配置 `config.json`**：
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编辑或使用自动生成的 `config.json` 文件，根据你的硬件和需求调整参数：
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* **硬件**：设置 `backend_type` (如 `"cpu"`, `"opencl"`) 和 `thread_num`。
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* **性能**：设置 `precision` (如 `"low"` for fp16) 和 `memory` (如 `"low"` for runtime quant)。
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* **生成**：设置 `max_new_tokens`, `sampler_type` (默认 `"mixed"`), `temperature`, `top_k`, `top_p`, `repetition_penalty` 等。
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* **高级**：设置 `reuse_kv` (多轮对话), `chunk` (内存分块) 等。
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* **示例**：
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```json
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{
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"backend_type": "cpu",
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"thread_num": 4,
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"precision": "low",
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"sampler_type": "mixed",
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"temperature": 0.7,
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"topP": 0.9,
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"reuse_kv": true
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}
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```
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3. **运行推理 Demo**：
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使用编译好的 `llm_demo` 工具进行推理。
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* **交互式聊天**：
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```bash
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./llm_demo /path/to/model_dir/config.json
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```
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* **批量处理 Prompt**：
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```bash
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./llm_demo /path/to/model_dir/config.json /path/to/prompt.txt
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```
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* **多模态输入** (Omni 模型)：在 Prompt 中嵌入 `<img>` 或 `<audio>` 标签。
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4. **（可选）性能基准测试**：
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使用 `llm_bench` 工具对不同后端、线程数、Prompt 长度等配置进行性能压测，以找到最优配置。
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```bash
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./llm_bench -m ./model/config.json -a cpu,opencl -t 4,8 -p 32,64 -n 32 -rep 3
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```
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**总结流程图**：
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`准备PyTorch模型` -> `使用 llmexport.py 导出为 MNN 格式` -> `编译 MNN 引擎 (启用 LLM)` -> `配置 config.json` -> `使用 llm_demo 进行推理`
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## 模型导出工具`llmexport`
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`llmexport`是一个llm模型导出工具，能够将llm模型导出为onnx和mnn模型。
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### 依赖安装
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```
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cd ./transformers/llm/export
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 用法
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1. 将需要导出的LLM项目clone到本地，如：Qwen2-0.5B-Instruct
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```sh
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git lfs install
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git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-0.5B-Instruct.git
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```
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||
***clone 后检查一下模型大小，有可能因为lfs没安装导致下载的是空模型***
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3. 执行`llmexport.py`导出模型
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```sh
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cd ./transformers/llm/export
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# 导出模型，tokenizer和embedding，并导出对应的mnn模型
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python llmexport.py \
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--path /path/to/Qwen2-0.5B-Instruct \
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--export mnn
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```
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4. 导出产物
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导出产物为：
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1. `config.json`: 模型运行时的配置，可手动修改；
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2. `embeddings_bf16.bin`: 模型的embedding权重二进制文件，推理时使用；
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3. `llm.mnn`: 模型的mnn文件，推理时使用；
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4. `llm.mnn.json`: mnn模型对应的json文件，`apply_lora`或gptq量化权重时使用；
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5. `llm.mnn.weight`: 模型的mnn权重，推理时使用；
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6. `llm.onnx`: 模型的onnx文件，不包含权重，推理时不使用；
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7. `llm_config.json`: 模型的配置信息，推理时使用；
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8. `tokenizer.mtok`: 模型的tokenzier文件，推理时使用；
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目录结构如下所示：
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```
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.
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└── model
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├── config.json
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├── embeddings_bf16.bin
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├── llm.mnn
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├── llm.mnn.json
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├── llm.mnn.weight
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├── onnx/
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├──llm.onnx
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├──llm.onnx.data
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├── llm_config.json
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└── tokenizer.mtok
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```
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### 功能
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- 直接转为mnn模型，使用`--export mnn`。**推荐优先使用本地编译的 MNNConvert 工具**：在 MNN 根目录下创建 `build/` 目录并执行编译，编译时需打开 `-DMNN_BUILD_CONVERTER=ON`，例如：
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```bash
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mkdir build && cd build
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cmake .. -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON && make -j16
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```
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编译完成后 `build/` 目录下会生成 `MNNConvert` 可执行文件，`llmexport.py` 默认会在 `../../../build/` 下查找该工具；也可以通过 `--mnnconvert` 选项显式指定 MNNConvert 路径。若未提供本地 MNNConvert，脚本会回退到 pymnn（需先安装 `pip install MNN`）。此方案目前支持导出4bit和8bit模型。
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||
- 如果直接转为mnn模型遇到问题，或者需要其他bits数的量化（如5bit/6bit），可以先将模型先转为onnx模型，使用`--export onnx`，然后使用./MNNConvert工具将onnx模型转为mnn模型:
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```
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./MNNConvert --modelFile ../transformers/llm/export/model/onnx/llm.onnx --MNNModel llm.mnn --keepInputFormat --weightQuantBits=4 --weightQuantBlock=128 -f ONNX --transformerFuse=1 --allowCustomOp --saveExternalData
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```
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- 支持对模型进行对话测试，使用`--test $query`会返回llm的回复内容
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- 支持合并lora权重后导出，指定lora权重的目录使用`--lora_path`
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- 制定量化bit数使用`--quant_bit`；量化的block大小使用`--quant_block`
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- 使用`--lm_quant_bit`来制定lm_head层权重的量化bit数，不指定则使用`--quant_bit`的量化bit数
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### 参数
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执行 `python llmexport.py -h` 可查看参数：
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```
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usage: llmexport.py [-h] --path PATH [--type TYPE] [--tokenizer_path TOKENIZER_PATH] [--lora_path LORA_PATH]
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[--gptq_path GPTQ_PATH] [--dst_path DST_PATH] [--verbose] [--test TEST] [--export EXPORT]
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[--onnx_slim] [--quant_bit QUANT_BIT] [--quant_block QUANT_BLOCK]
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[--lm_quant_bit LM_QUANT_BIT] [--mnnconvert MNNCONVERT] [--ppl] [--awq] [--omni] [--sym] [--seperate_embed]
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[--lora_split]
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llm_exporter
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optional arguments:
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-h, --help show this help message and exit
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--path PATH path(`str` or `os.PathLike`):
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Can be either:
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- A string, the *model id* of a pretrained model like `THUDM/chatglm-6b`. [TODO]
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- A path to a *directory* clone from repo like `../chatglm-6b`.
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--type TYPE type(`str`, *optional*):
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The pretrain llm model type.
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--tokenizer_path TOKENIZER_PATH
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tokenizer path, defaut is `None` mean using `--path` value.
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--lora_path LORA_PATH
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||
lora path, defaut is `None` mean not apply lora.
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--gptq_path GPTQ_PATH
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||
gptq path, defaut is `None` mean not apply gptq.
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||
--dst_path DST_PATH export onnx/mnn model to path, defaut is `./model`.
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--verbose Whether or not to print verbose.
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--test TEST test model inference with query `TEST`.
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--export EXPORT export model to an onnx/mnn model.
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--onnx_slim Whether or not to use onnx-slim.
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--quant_bit QUANT_BIT
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mnn quant bit, 4 or 8, default is 4.
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--quant_block QUANT_BLOCK
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mnn quant block, 0 mean channle-wise, default is 128.
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--visual_quant_bit VISUAL_QUANT_BIT
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||
mnn visual model quant bit, 4 or 8, default is setting in utils/vision.py by different vit model.
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--visual_quant_block VISUAL_QUANT_BLOCK
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||
mnn visual model quant block, 0 mean channle-wise, default is setting in utils/vision.py by different vit model.
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--lm_quant_bit LM_QUANT_BIT
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mnn lm_head quant bit, 4 or 8, default is `quant_bit`.
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--mnnconvert MNNCONVERT
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local mnnconvert path, if invalid, using pymnn.
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--ppl Whether or not to get all logits of input tokens.
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--awq Whether or not to use awq quant.
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--sym Whether or not to using symmetric quant (without zeropoint), defualt is False.
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--visual_sym Whether or not to using symmetric quant (without zeropoint) for visual model, defualt is False.
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--seperate_embed For lm and embed shared model, whether or not to sepearte embed to avoid quant, defualt is False, if True, embed weight will be seperate to embeddingbf16.bin.
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--lora_split Whether or not export lora split, defualt is False.
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```
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### 权重读取
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llmexport.py 同时支持 LLM 的验证功能，有较多的依赖。在没有相应环境的情况下，MNN-LLM也提供由 safetensors 或 gguf 文件读取权重的工具，可以降低内存需求，提高转换速度。使用方法如下：
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#### 权重读取前置工作
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1. 下载模型结构：在如下地址找到对应的MNN模型并下载（建文件夹 model，单独下载4个文件： llm.mnn , llm_config.json, tokenizer.mtok , config.json）
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```
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https://modelscope.cn/organization/MNN
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```
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2. 安装 pymnn ，并把 llm.mnn 转换成 llm.mnn.json
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```
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pip install MNN
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mnnconvert -f MNN --modelFile model/llm.mnn --JsonFile model/llm.mnn.json
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```
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#### safetensors 转 mnn
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使用 safetensors2mnn.py 读取权重：
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```
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python3 safetensors2mnn.py --path /Users/xtjiang/.cache/modelscope/hub/Qwen/Qwen2___5-0___5B-Instruct --mnn_dir model
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```
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safetensors2mnn.py 支持设定量化参数，和 llmexport.py 一致
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#### gguf 转 mnn
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使用 gguf2mnn.py 读取 gguf 文件
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```
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python3 gguf2mnn.py --gguf ~/third/llama.cpp/build/ggml-model-Q4_K.gguf --mnn_dir model
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```
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目前本方案不支持多模态的模型转换。
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## 模型推理
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### 编译
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[从源码编译](../compile/other.html#id4)
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在原有编译过程中增加llm开关即可：
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```
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-DMNN_BUILD_LLM=ON
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```
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若需要开启Omni功能（支持图像/音频输入），增加`MNN_BUILD_LLM_OMNI`选项
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```
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-DMNN_BUILD_LLM=ON -DMNN_BUILD_LLM_OMNI=ON
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```
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#### mac / linux / windows
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以 mac / linux 为例 :
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```
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make build
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cd build
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cmake ../ -DMNN_BUILD_LLM=ON
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make -j16
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```
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x86架构额外加 `MNN_AVX512` 的宏：
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```
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make build
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||
cd build
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cmake ../ -DMNN_BUILD_LLM=ON -DMNN_AVX512=ON
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||
make -j16
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||
```
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||
#### Android：额外增加`MNN_OPENCL`的宏
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```
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||
cd project/android
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||
mkdir build_64
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||
../build_64.sh -DMNN_BUILD_LLM=ON -DMNN_OPENCL=ON -DMNN_USE_LOGCAT=ON
|
||
```
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||
高通设备部分视觉模型支持NPU功能，可增加`MNN_QNN`宏启用QNN功能。QNN运行分2种模式：
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- 在线编译QNN模型：运行其它后端统一的mnn模型，运行时进行编译构图，通过需要较长的构图启动时间，主要用于功能正确性验证。
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- 离线编译QNN模型：使用MNN2QNNModel转换工具将统一的mnn模型离线编译转换成含有Plugin算子的mnn模型以及QNN模型，运行时直接运行编译好的QNN模型，用于生产部署情况。此时需要开启`MNN_WITH_PLUGIN`宏。
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||
```
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||
cd project/android
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||
mkdir build_64
|
||
../build_64.sh -DMNN_BUILD_LLM=ON -DMNN_OPENCL=ON -DMNN_QNN=ON -DMNN_WITH_PLUGIN=ON -DMNN_USE_LOGCAT=ON
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||
```
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||
|
||
#### iOS: 参考 transformers/llm/engine/ios/README.md
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||
```
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||
sh package_scripts/ios/buildiOS.sh -DMNN_BUILD_LLM=ON
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||
```
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||
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||
#### Web
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||
环境配置参考 https://mnn-docs.readthedocs.io/en/latest/compile/engine.html#web
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||
- 编译库，产出 `libMNN.a`，`libMNN_Express.a`，`libllm.a`
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||
```
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||
mkdir buildweb
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||
emcmake cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMNN_FORBID_MULTI_THREAD=ON -DMNN_USE_THREAD_POOL=OFF -DMNN_USE_SSE=OFF -DMNN_BUILD_LLM=ON
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||
make -j16
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||
```
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||
- Demo 编译
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||
```
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||
emcc ../transformers/llm/engine/demo/llm_demo.cpp -I ../include -I ../transformers/llm/engine/include libMNN.a libllm.a express/libMNN_Express.a -o llm_demo.js --preload-file ~/qwen2.0_1.5b/ -s ALLOW_MEMORY_GROWTH=1 -o llm_demo.js
|
||
```
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||
|
||
使用如下命令测试：
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||
```
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||
node llm_demo.js ~/qwen2.0_1.5b/config.json ~/qwen2.0_1.5b/prompt.txt
|
||
```
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||
|
||
### 使用
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#### 运行时配置
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##### 运行时文件
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将导出产物中用于模型推理的部分置于同一个文件夹下，添加一个配置文件`config.json`来描述模型名称与推理参数，目录如下：
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||
```
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.
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||
└── model_dir
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||
├── config.json
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├── embeddings_bf16.bin
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||
├── llm_config.json
|
||
├── llm.mnn
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||
├── llm.mnn.weight
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||
└── tokenizer.mtok
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||
```
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##### 配置项
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配置文件支持以下配置：
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- 模型文件信息
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- base_dir: 模型文件加载的文件夹目录，默认为config.json的所在目录，或模型所在目录；
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- llm_config: `llm_config.json`的实际名称路径为`base_dir + llm_config`，默认为`base_dir + 'config.json'`
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||
- llm_model: `llm.mnn`的实际名称路径为`base_dir + llm_model`，默认为`base_dir + 'llm.mnn'`
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||
- llm_weight: `llm.mnn.weight`的实际名称路径为`base_dir + llm_weight`，默认为`base_dir + 'llm.mnn.weight'`
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||
- block_model: 分段模型时`block_{idx}.mnn`的实际路径为`base_dir + block_model`，默认为`base_dir + 'block_{idx}.mnn'`
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- lm_model: 分段模型时`lm.mnn`的实际路径为`base_dir + lm_model`，默认为`base_dir + 'lm.mnn'`
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||
- embedding_model: 当embedding使用模型时，embedding的实际路径为`base_dir + embedding_model`，默认为`base_dir + 'embedding.mnn'`
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||
- embedding_file: 当embedding使用二进制时，embedding的实际路径为`base_dir + embedding_file`，默认为`base_dir + 'embeddings_bf16.bin'`
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||
- tokenizer_file: `tokenizer.mtok`的实际名称路径为`base_dir + tokenizer_file`，默认为`base_dir + 'tokenizer.mtok'`
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||
- visual_model: 当使用VL模型时，visual_model的实际路径为`base_dir + visual_model`，默认为`base_dir + 'visual.mnn'`、
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||
- audio_model: 当使用Audio模型时，audio_model的实际路径为`base_dir + audio_model`，默认为`base_dir + 'audio.mnn'`
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||
- Omni模型文件信息
|
||
- talker_model: 当使用Omni模型时，talker_model的实际路径为`base_dir + talker_model`，默认为`base_dir + 'talker.mnn'`
|
||
- talker_weight: 当使用Omni模型时，talker_weight的实际路径为`base_dir + talker_weight`，默认为`base_dir + 'talker.mnn.weight'`
|
||
- talker_embedding_file: 当使用Omni模型时，talker_embedding_file的实际路径为`base_dir + talker_embedding_file`，默认为`base_dir + 'talker_embeddings_bf16.bin'`
|
||
- predit_model: 当使用Omni模型时，predit_model的实际路径为`base_dir + predit_model`，默认为`base_dir + 'predit.mnn'`
|
||
- dit_model: 当使用Omni模型时，dit_model的实际路径为`base_dir + dit_model`，默认为`base_dir + 'dit.mnn'`
|
||
- bigvgan_model: 当使用Omni模型时，bigvgan_model的实际路径为`base_dir + bigvgan_model`，默认为`base_dir + 'bigvgan.mnn'`
|
||
- spk_dict: 当使用Omni模型时，spk_dict的实际路径为`base_dir + spk_dict`，默认为`base_dir + 'spk_dict.txt'`
|
||
- context_file: 配置上下文信息文件路径，实际路径为`base_dir + context_file`，默认`base_dir + 'context.json'`，内容格式为json格式的上下文信息，包含：如tools，enable_thinking等信息。
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||
- 推理配置
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||
- max_new_tokens: 生成时最大token数，默认为`512`
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||
- reuse_kv: 多轮对话时是否复用之前对话的`kv cache`，默认为`false`.
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||
- quant_qkv: 选项废弃，请使用 `attention_mode`
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||
- attention_mode:
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||
- CPU attention 算子中KV Cache量化方式和FlashAttention开关，编码规则为 `attention_mode = flash_attention * 8 + kv_quant_mode`，默认为`8`
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||
- KV Cache量化模式（attention_mode % 8）：
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- 0: 不量化，key和value均为fp16
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||
- 1: key使用int8量化，value不量化
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||
- 2: key和value均使用int8量化
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||
- 3: key使用TQ3（3-bit）量化，value不量化
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||
- 4: key和value均使用TQ3（3-bit）量化
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||
- 5: key使用TQ4（4-bit）量化，value不量化
|
||
- 6: key和value均使用TQ4（4-bit）量化
|
||
- FlashAttention（attention_mode / 8）：
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- 0: 不使用FlashAttention
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||
- 1: 使用FlashAttention
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- 常用配置：
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- 8: FlashAttention，不量化（默认推荐）
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- 10: FlashAttention + KV-INT8（精度几乎无损）
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||
- 14: FlashAttention + KV-TQ4（4-bit量化，内存节省>30%，推荐4B+模型）
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||
- 12: FlashAttention + KV-TQ3（3-bit量化，极致压缩，推荐4B+模型）
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||
- 注意：TQ3/TQ4基于TurboQuant算法（WHT旋转+Lloyd-Max码本），建议在4B及以上参数模型上使用，小模型（<1B）精度损失较大
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||
- GPU attention 算子中是否使用Flash Attention，可选为：`0, 8, 16`，默认为`8`，目前仅支持Metal后端，含义如下：
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||
- 0: 运行时不使用Flash Attention, 朴素Attention实现，上下文较长时不推荐内存占用高
|
||
- 8: 运行时使用Flash Attention, 在算子层面分步实现，性能接近设为0，内存占用比设为0小
|
||
- 16: 运行时使用Flash Attention, 在算子层面单算子融合实现，内存占用最小，性能比设为8稍慢一些
|
||
- use_mmap: 是否使用mmap方式，在内存不足时将权重写入磁盘，避免溢出，默认为false，手机上建议设成true
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||
- chunk: 限制每次最大处理的token数，高于此值将分块运行，以减少内存占用，eg: chunk: 128
|
||
- chunk_limits: 限制每次处理的token数，不在此范围内将分拆或者补零处理，eg: chunk_limits: [128, 1] , 存在 chunk_limits 时，chunk 配置无效
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||
- kvcache_mmap: 是否使用mmap方式，在内存不足时将在KV Cache 写入磁盘，避免溢出，默认为false
|
||
- tmp_path: 启用 mmap 相关功能时，写入磁盘的缓存目录
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||
- iOS 上可用如下语句创建临时目录并设置：`NSString *tempDirectory = NSTemporaryDirectory();llm->set_config("{\"tmp_path\":\"" + std::string([tempDirectory UTF8String]) + "\"}")`
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- 硬件配置
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||
- backend_type: 推理使用硬件后端类型，默认为：`"cpu"`
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||
- thread_num: CPU推理使用硬件线程数，默认为：`4`; OpenCL推理时使用`68`(不是传统意义的线程数，代表的是opencl buffer存储和tuning wide模式)
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||
- precision: 推理使用精度策略，默认为：`"low"`，尽量使用`fp16`
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||
- memory: 推理使用内存策略，默认为：`"low"`，开启运行时量化
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||
- 与CPU动态量化相关的配置，提升精度、性能
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||
- dynamic_option: 推理时是否对feature map分blocksize/group进行量化。可选为：`0, 1, 2, 8, 9, 10`，默认是`0`，含义如下：
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||
- 0: feature map数据使用per channel量化
|
||
- 1: feature map数据使用per tensor量化
|
||
- 2: feature map数据用per block量化，blocksize等于权重量化时的blocksize，如果权重量化时没有使用per block量化，即使设置2，也不会对feature map做per block量化
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||
- 8+n(n=0,1,2): 该选项是为了加速LLM 推理时Decode性能。但是当prompt长度小于300时，Prefill速度会显著变慢。当prompt长度高于300时，Prefill速度不会变慢。
|
||
- cpu_sme2_neon_division_ratio: 为了提高Arm SME后端多线程推理时性能，可根据模型、线程数定制化设置该参数。参数计算方式: Prefill阶段单个SME核和NEON核的工作量比例x:1，Decode阶段工作量比例y:1，
|
||
则参数设置为8*x+y，x和y均是不大于7的正整数。41、49和33是常见的参数设置. 可以通过观察单线程推理时，SME后端相较于NEON后端的加速比来决定该参数的取值。默认是`41`.
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- Sampler配置
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||
MNN-LLM 采用pipeline架构的采样器，模型输出的logits依次经过各采样步骤处理，最终选出一个token。支持以下9种采样器及`mixed`混合模式：
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**采样器类型说明**
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| 采样器 | 别名 | 说明 |
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|--------|------|------|
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| `greedy` | - | 贪心采样，直接选择logit最大的token，输出完全确定性，不受temperature等参数影响 |
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||
| `temperature` | - | 温度采样，将logits除以temperature后做softmax得到概率分布，再按概率随机采样。temperature越高输出越随机，越低越确定 |
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||
| `topK` | `top_k` | 仅保留logit值最大的K个候选token，丢弃其余token，缩小采样范围后再采样 |
|
||
| `topP` | `top_p` | 核采样(Nucleus Sampling)，将token按概率从高到低排序，保留累积概率刚好超过P的最小token集合，丢弃长尾低概率token |
|
||
| `minP` | `min_p` | 最小概率采样，丢弃概率低于阈值P的token。与topP不同，minP是绝对阈值而非累积阈值 |
|
||
| `tfs` | - | 尾部自由采样(Tail Free Sampling)，通过计算概率分布的二阶导数来定位分布的"尾部"，裁剪掉尾部的低概率token。参数Z控制裁剪程度，Z=1.0表示不裁剪 |
|
||
| `typical` | - | 典型采样(Typical Sampling)，保留信息量（-log(p)）最接近分布熵的token，丢弃信息量异常高或低的token。参数P控制保留的累积概率 |
|
||
| `penalty` | - | 重复惩罚，对已生成的token施加惩罚以降低重复。支持三种惩罚方式：乘性的repetition_penalty、加性的presence_penalty和频率相关的frequency_penalty |
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||
| `mixed` | - | 混合模式，按`mixed_samplers`列表中的顺序依次执行多个采样器。logit_bias和banned_tokens会在其他步骤之前执行，penalty会被移到最前面 |
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||
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||
> **名称兼容性说明**：`topK`/`top_k`、`topP`/`top_p`、`minP`/`min_p` 在采样器名称和配置参数中均可互换使用。配置参数中同时支持 snake_case 和 camelCase 写法（如 `top_k` 与 `topK`），优先读取 snake_case 版本。旧配置中的 `penalty` 字段会自动映射为 `repetition_penalty`。
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||
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||
**配置参数**
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||
- sampler_type: 使用的采样器种类，默认为`mixed`。可选值见上表。
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||
- mixed_samplers: 当`sampler_type`为`mixed`时有效，默认为`["topK", "tfs", "typical", "topP", "min_p", "temperature"]`，模型计算得到的logits会依次经过这些采样器处理。
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||
- temperature: 温度参数，用于`temperature`/`topP`/`minP`/`tfs`/`typical`采样中的softmax计算，默认为1.0。值越大输出越随机，值越小输出越确定。
|
||
- top_k/topK: Top-K采样的K值，保留概率最大的K个token，默认为40。（支持`top_k`或`topK`两种写法，优先读取`top_k`）
|
||
- top_p/topP: Top-P采样的P值，保留累积概率达到P的最小token集合，默认为0.9。（支持`top_p`或`topP`两种写法，优先读取`top_p`）
|
||
- min_p/minP: Min-P采样的P值，丢弃概率低于P的token，默认为0.1。（支持`min_p`或`minP`两种写法，优先读取`min_p`）
|
||
- tfs_z/tfsZ: TFS采样的Z值，控制尾部裁剪程度，默认为1.0（即不裁剪）。值越小裁剪越激进。（支持`tfs_z`或`tfsZ`两种写法，优先读取`tfs_z`）
|
||
- typical: Typical采样的P值，控制保留的累积概率，默认为1.0（即不过滤）。推荐值0.9~0.99。
|
||
- repetition_penalty: 重复惩罚系数（乘性），对已出现的token，正logit除以该值、负logit乘以该值，使其概率降低。默认为1.0（不惩罚），推荐值1.05~1.5。向后兼容旧配置中的`penalty`字段。
|
||
- presence_penalty: 存在惩罚（加性），对已出现过的每个token的logit减去该值，不论出现几次惩罚相同。默认为0.0。
|
||
- frequency_penalty: 频率惩罚（加性），对已出现的token按出现次数成比例扣减logit，出现N次则减去`N * frequency_penalty`。默认为0.0。
|
||
- penalty_window: 惩罚窗口大小，仅对最近N个token施加惩罚。0表示对全部历史token施加惩罚，默认为0。
|
||
- n_gram: 最大存储的ngram大小，超过此大小的重复ngram将被施加更强惩罚，仅在`penalty`选中时生效，默认为8。
|
||
- ngram_factor: 对重复ngram (n>1) 的额外惩罚倍率，匹配越长惩罚越强（逐级乘以ngram_factor）。默认为1.0（无额外惩罚）。
|
||
- penalty_sampler: `penalty`模式下施加完惩罚项后的最终采样策略，可选`"greedy"`或`"temperature"`，默认`"greedy"`。
|
||
- logit_bias: 对指定token的logit施加偏置，格式为`{"token_id": bias_value}`的JSON对象，正值增加生成概率，负值降低。默认为空。token_id可通过tokenizer获取，示例：
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||
```json
|
||
{
|
||
"logit_bias": {
|
||
"198": -100.0,
|
||
"151643": 5.0
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
上例中，token 198 (如换行符) 的logit减少100（几乎禁止生成），token 151643 的logit增加5（提高生成概率）。
|
||
- banned_tokens: 禁止生成的token id列表，这些token的logit会被设为负无穷。默认为空。示例：`"banned_tokens": [198, 151643]`
|
||
- 投机解码配置项
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||
- speculative_type: 投机解码算法设置，当前仅支持配置为`lookahead`(使用外接知识库/输入prompt信息去生成草稿做投机验证),通常需要较完备的知识库或者输入prompt与输出重合度较高的场景(例如：代码编辑、文本总结)才有较明显加速。
|
||
- draft_predict_length: 草稿长度，通常设置2-8之间，默认为4。
|
||
- draft_match_strictness: 草稿匹配的严格程度，当有草稿时，是否选取该草稿去做并行验证。可以设置`low`、`medium`、`high`。通常严格程度越高，草稿接受率越高，但是启用并行验证概率也越低。默认为`low`，该参数仅`lookahead`模式设置有效。
|
||
- draft_selection_rule: 草稿选择规则，当有多个草稿时，选取的规则设置。支持`freqxlen`（出现频率与匹配长度最高者）和`fcfs`(最先匹配者)。默认`freqxlen`，该参数仅`lookahead`模式设置有效。
|
||
- ngram_match_maxlen: ngram匹配历史token最长值，默认为4，该参数仅`lookahead`模式设置有效。
|
||
- lookup_file: 用户外接知识库文件路径，默认为`lookup_file.txt`，该参数仅`lookahead`模式设置有效。
|
||
- ngram_update: 是否解码过程实时添加更新ngram信息，默认为`false`，该参数仅`lookahead`模式设置有效。
|
||
- Omni语音生成配置
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||
- talker_max_new_tokens: 生成时最大语音token数，在Qwen2.5-Omni中50个语音token对应1秒语音，默认为`2048`
|
||
- talker_speaker: 生成语音的音色，Qwen2.5-Omni中支持的音色为：`["Chelsie", "Ethan"]`
|
||
- dit_steps: 生成语音时扩散模型迭代次数，默认为`5`, 建议设置为`5~10`, 越大语音质量越高计算耗时越高；
|
||
- dit_solver: 生成语音时扩散模型求解算法阶数，支持`1, 4`，默认为`1`使用一阶欧拉法；`4`表示四阶龙格库塔法，效果略好但耗时增加4倍；
|
||
|
||
##### 配置文件示例
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||
- `config.json`
|
||
```json
|
||
{
|
||
"llm_model": "qwen2-1.5b-int4.mnn",
|
||
"llm_weight": "qwen2-1.5b-int4.mnn.weight",
|
||
|
||
"backend_type": "cpu",
|
||
"thread_num": 4,
|
||
"precision": "low",
|
||
"memory": "low",
|
||
"sampler_type": "mixed",
|
||
"mixed_samplers": ["topK", "tfs", "typical", "topP", "min_p", "temperature"],
|
||
"temperature": 0.8,
|
||
"top_k": 40,
|
||
"top_p": 0.9,
|
||
"min_p": 0.05,
|
||
"tfs_z": 1.0,
|
||
"typical": 0.95,
|
||
"repetition_penalty": 1.0,
|
||
"reuse_kv": true
|
||
}
|
||
```
|
||
- `llm_config.json`
|
||
```json
|
||
{
|
||
"hidden_size": 1536,
|
||
"layer_nums": 28,
|
||
"attention_mask": "float",
|
||
"key_value_shape": [
|
||
2,
|
||
1,
|
||
0,
|
||
2,
|
||
128
|
||
],
|
||
"prompt_template": "<|im_start|>user\n%s<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n",
|
||
"is_visual": false,
|
||
"is_single": true
|
||
}
|
||
```
|
||
- `context.json`
|
||
```json
|
||
{
|
||
"tools": [
|
||
{
|
||
"type": "function",
|
||
"function": {
|
||
"name": "get_current_time",
|
||
"description": "获取当前时间"
|
||
}
|
||
}
|
||
],
|
||
"enable_thinking": false
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### ChatMessage 多轮对话接口
|
||
|
||
C++ 多轮对话使用 `ChatMessage` 类型，定义为 `std::pair<std::string, std::string>`：
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||
|
||
- **first**: 消息角色，如 `"system"`, `"user"`, `"assistant"`, `"tool"`
|
||
- **second**: 消息内容，普通文本字符串
|
||
|
||
```cpp
|
||
ChatMessages messages;
|
||
messages.emplace_back("system", "You are a helpful assistant.");
|
||
messages.emplace_back("user", "你好");
|
||
llm->response(messages, &std::cout);
|
||
// 保存assistant回复
|
||
messages.emplace_back("assistant", assistant_output);
|
||
// 继续对话
|
||
messages.emplace_back("user", "介绍一下北京");
|
||
llm->response(messages, &std::cout);
|
||
```
|
||
|
||
**传递复杂消息（tool_calls等）**：当消息包含 `tool_calls`、`reasoning_content` 等额外字段时，将 `first` 设为 `"json"`，`second` 设为完整的 JSON 对象字符串。`apply_chat_template` 会自动将其解析为 JSON 对象传给 Jinja 模板：
|
||
|
||
```cpp
|
||
// 普通消息
|
||
messages.emplace_back("user", "What's the weather in NYC?");
|
||
// 带 tool_calls 的 assistant 消息：first="json", second=完整JSON
|
||
messages.emplace_back("json", R"({"role":"assistant","content":"","tool_calls":[{"id":"call_1","type":"function","function":{"name":"get_weather","arguments":"{\"location\":\"NYC\"}"}}]})");
|
||
// tool 回复
|
||
messages.emplace_back("tool", R"({"temperature": 72, "condition": "sunny"})");
|
||
```
|
||
|
||
#### 推理用法
|
||
`llm_demo`的用法如下：
|
||
```
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||
# 使用config.json
|
||
## 交互式聊天
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./llm_demo model_dir/config.json
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||
## 针对prompt中的每行进行回复
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./llm_demo model_dir/config.json prompt.txt
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||
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||
# 不使用config.json, 使用默认配置
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||
## 交互式聊天
|
||
./llm_demo model_dir/llm.mnn
|
||
## 针对prompt中的每行进行回复
|
||
./llm_demo model_dir/llm.mnn prompt.txt
|
||
```
|
||
|
||
- 对于视觉大模型，在prompt中嵌入图片输入
|
||
```
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||
<img>https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg</img>介绍一下图片里的内容
|
||
# 指定图片大小
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||
<img><hw>280, 420</hw>https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg</img>介绍一下图片里的内容
|
||
```
|
||
- 对于音频大模型，在prompt中嵌入音频输入
|
||
```
|
||
<audio>https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2-Audio/audio/translate_to_chinese.wav</audio>介绍一下音频里的内容
|
||
```
|
||
|
||
#### 单个模型对话性能测评
|
||
建议使用config.json, 可以自行配置运行后端、线程数、输出token数限制等选项。
|
||
```
|
||
## 注意：当选择opencl后端时，thread_num需设为68。
|
||
## 注意：测评opencl后端性能时，由于第一次运行会tuning生成缓存文件(性能较慢)，因此需要运行第二次(已经有缓存文件)来看性能数据。
|
||
|
||
./llm_demo model_dir/config.json prompt.txt
|
||
```
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||
|
||
#### LLM Benchmark工具使用
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||
使用llm_bench可以比较不同模型在不同配置下的性能差异。
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||
|
||
##### llm_bench参数列表
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||
```
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||
usage: ./llm_bench [options]
|
||
|
||
options:
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||
-h, --help
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||
-m, --model <filename> (default: ./Qwen2.5-1.5B-Instruct)
|
||
-a, --backends <cpu,opencl,metal> (default: cpu)
|
||
-c, --precision <n> (default: 2) | Note: (0:Normal(for cpu bakend, 'Nornal' is 'High'),1:High,2:Low)
|
||
-t, --threads <n> (default: 4)
|
||
-p, --n-prompt <n> (default: 512)
|
||
-n, --n-gen <n> (default: 128)
|
||
-pg <pp,tg> (default: 512,128)
|
||
-mmp, --mmap <0|1> (default: 0)
|
||
-rep, --n-repeat <n> (default: 5)
|
||
-kv, --kv-cache <true|false> (default: false) | Note: if true: Every time the LLM model generates a new word, it utilizes the cached KV-cache
|
||
-fp, --file-print <stdout|filename> (default: stdout) ｜ If not 'stdout', all test results will be written to the specified file.
|
||
--profile Enable operator-level profiling to print detailed timing statistics
|
||
```
|
||
|
||
##### llm_bench 参数解释
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||
- '-m | --model': llm.mnn和llm.mnn.weight文件所在的文件夹中config.json文件的路径，而不是文件夹的路径或者mnn/mnn.weight文件的路径。 可以填写多个模型的config.json文件地址，使用英文逗号分隔；
|
||
- '-a | --backends': 指定运行LLM模型的后端，目前MNN仅支持CPU/METAL/OPENCL后端。可以填写多个后端，后端名称均使用英文小写字母，使用英文逗号分隔；
|
||
- '-t | --threads': 指定CPU后端推理时采用的线程数。对于OPENCL后端，该字段表示的不是线程数，而是GPU MODE，当前LLM推理时OpenCL均采取Buffer模式推理，线程数设置为4时性能较优。对于METAL后端对性能的影响较小。可以填写多个线程数，使用英文逗号分隔；
|
||
- '-p | --n-prompt': 指定推理时处理的prompt长度，可填写多个长度，使用英文逗号分隔；测试结果表示LLM模型的首字符响应速度；
|
||
- '-n | --n-gen': 指定推理时生成字符的长度，可填写多个长度，使用英文逗号分隔；测试结果表示LLM模型在不考虑历史KV信息时生成一个字符的速度，即Attention算子中past_kv_length=0;
|
||
- '-pg': 指定prompt长度和生成字符数量，测试中该项的耗时是前两项('-p'和'-n')耗时的总和，处理字符的数量是prompt长度和生成字符数量之和；
|
||
- '-mmp | --mmap': 指定模型加载时是否使用mmap技术，只能填写一个候选项，0或1；该项对模型推理性能无影响；
|
||
- '-rep | --n-repeat': 每一个测试实例重复的次数，最终结果取平均数，并计算性能的标准差；
|
||
- '-kv | --kv-cache': 当设置为true时，测试时在LLM模型decode阶段会考虑历史KV信息，即测试方法和运行'llm_demo'程序一致；
|
||
- '-fp | --file-print': 默认输出到屏幕上；如果指定了输出文件，最终的测试结果会以追加的方式以markdown格式写入到文件中，不会删除文件中已有的内容；文件不存在会自动创建。
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||
|
||
##### 命令行运行llm_bench
|
||
在build目录下运行
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||
```bash
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||
./llm_bench -m ./Qwen2.5-1.5B-Instruct/config.json,./Qwen2.5-0.5B-Instruct/config.json -a cpu,opencl,metal -c 1,2 -t 8,12 -p 16,32 -n 10,20 -pg 8,16 -mmp 0 -rep 4 -kv true -fp ./test_result
|
||
```
|
||
|
||
#### 多Prompt场景下KVCache选择性复用
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||
rollback_demo提供了多Prompt场景下自行选择复用部分kvcache的示例代码。
|
||
```bash
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||
./rollback_demo /path/to/model_dir/config.json /path/to/prompt.txt <cache_prefix_in_disk> <max_token_number>
|
||
```
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||
其中，prompt.txt需要包含至少三组prompt。
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||
- cache_prefix_in_disk需要设置为0或1。
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||
- cache_prefix_in_disk 设置1表示：第一段Prompt是后续Prompt的公共前缀Prompt，第二、三段Prompt分别是基于第一段Prompt后续的文本内容。第一次启动会将前缀Prompt的KVCache缓存在磁盘文件中。第二次启动会跳过公共前缀Prompt的Prefill，直接在磁盘中加载，提升Prefill速度。。
|
||
- cache_prefix_in_disk 设置0表示：在多段Prompt下，如何删除不需要的KVCache，仅保留关联性的KVCache示例。
|
||
|
||
#### GPTQ权重
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||
需要使用GPTQ权重，可以在导出模型时，使用`--gptq_path PATH`来指定的路径，使用如下：
|
||
```bash
|
||
# 导出GPTQ量化的模型
|
||
python llmexport.py --path /path/to/Qwen2.5-0.5B-Instruct --gptq_path /path/to/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4 --export mnn
|
||
```
|
||
|
||
#### LoRA权重
|
||
LoRA权重有两使用方式：1. 合并LoRA权重到原始模型；2. LoRA模型单独导出。
|
||
|
||
第一种模式速度更快，使用更简单但是不支持运行时切换；第二种略微增加一些内存和计算开销，但是更加灵活，支持运行时切换LoRA，适合多LoRA场景。
|
||
##### 融合LoRA
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||
|
||
将LoRA权重合并到原始模型中导出，在模型导出时指定`--lora_path PATH`参数，默认使用合并方式导出，使用如下：
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```bash
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# 导出LoRA合并的模型
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||
python llmexport.py --path /path/to/Qwen2.5-0.5B-Instruct --lora_path /path/to/lora --export mnn
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```
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融合LoRA模型使用与原始模型使用方法完全一样。
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##### 分离LoRA
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将LoRA单独导出为一个模型，支持运行时切换，在模型导出时指定`--lora_path PATH`参数，并指定`--lora_split`，就会将LoRA分离导出，使用如下：
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```bash
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python llmexport.py --path /path/to/Qwen2.5-0.5B-Instruct --lora_path /path/to/lora --lora_split --export mnn
|
||
```
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导出后模型文件夹内除了原始模型外，还会增加`lora.mnn`，这个就是lora模型文件。
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||
运行时创建lora模型
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```cpp
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// 创建并加载base模型
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||
std::unique_ptr<Llm> llm(Llm::createLLM(config_path));
|
||
llm->load();
|
||
// 创建lora模型，支持多个lora模型并存，支持并发
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||
{
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||
std::mutex creat_mutex;
|
||
auto chat = [&](const std::string& lora_name) {
|
||
MNN::BackendConfig bnConfig;
|
||
auto newExe = Executor::newExecutor(MNN_FORWARD_CPU, bnConfig, 1);
|
||
ExecutorScope scope(newExe);
|
||
Llm* current_llm = nullptr;
|
||
{
|
||
std::lock_guard<std::mutex> guard(creat_mutex);
|
||
current_llm = llm->create_lora(lora_name);
|
||
}
|
||
current_llm->response("Hello");
|
||
};
|
||
std::thread thread1(chat, "lora_1.mnn");
|
||
std::thread thread2(chat, "lora_2.mnn");
|
||
thread1.join();
|
||
thread2.join();
|
||
}
|
||
```
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||
#### 获取语音输出
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||
使用Omni模型时，可以使用接口`setWavformCallback`获取语音输出，使用接口`generateWavform`开始输出语音。
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||
注意`setWavformCallback`需要在文本生成前调用， `generateWavform`在文本生成结束后调用，示例如下：
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1. 保存语音到文件中
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```cpp
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#include <audio/audio.hpp>
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||
int main() {
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||
// save wavform to file for debug
|
||
std::vector<float> waveform;
|
||
llm->setWavformCallback([&](const float* ptr, size_t size, bool last_chunk) {
|
||
waveform.reserve(waveform.size() + size);
|
||
waveform.insert(waveform.end(), ptr, ptr + size);
|
||
if (last_chunk) {
|
||
auto waveform_var = MNN::Express::_Const(waveform.data(), {(int)waveform.size()}, MNN::Express::NCHW, halide_type_of<float>());
|
||
MNN::AUDIO::save("output.wav", waveform_var, 24000);
|
||
waveform.clear();
|
||
}
|
||
return true;
|
||
});
|
||
llm->response("Hello");
|
||
// generate wavform
|
||
llm->generateWavform();
|
||
return 0;
|
||
}
|
||
|
||
```
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||
2. 流式播放语音（Mac/iOS为例）
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||
```cpp
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||
#include <thread>
|
||
#include <AudioToolbox/AudioToolbox.h>
|
||
|
||
struct AudioPlayer {
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||
AudioStreamBasicDescription format;
|
||
std::vector<float> audioBuffer;
|
||
std::mutex bufferMutex;
|
||
std::condition_variable bufferCondVar;
|
||
bool doneGenerating = false;
|
||
std::thread playThread;
|
||
AudioPlayer() {
|
||
format.mSampleRate = 24000;
|
||
format.mFormatID = kAudioFormatLinearPCM;
|
||
format.mFormatFlags = kLinearPCMFormatFlagIsFloat;
|
||
format.mBytesPerPacket = sizeof(float);
|
||
format.mFramesPerPacket = 1;
|
||
format.mBytesPerFrame = sizeof(float);
|
||
format.mChannelsPerFrame = 1;
|
||
format.mBitsPerChannel = sizeof(float) * 8;
|
||
}
|
||
bool play(const float* ptr, size_t size, bool last_chunk);
|
||
};
|
||
|
||
void AudioQueueCallback(void* userData, AudioQueueRef inAQ, AudioQueueBufferRef inBuffer) {
|
||
AudioPlayer* context = static_cast<AudioPlayer*>(userData);
|
||
std::unique_lock<std::mutex> lock(context->bufferMutex);
|
||
int samplesToCopy = inBuffer->mAudioDataBytesCapacity / sizeof(float);
|
||
while (context->audioBuffer.size() < samplesToCopy) {
|
||
if (context->doneGenerating) { break; }
|
||
context->bufferCondVar.wait(lock);
|
||
}
|
||
if (context->audioBuffer.size() < samplesToCopy) {
|
||
samplesToCopy = context->audioBuffer.size();
|
||
}
|
||
memcpy(inBuffer->mAudioData, context->audioBuffer.data(), samplesToCopy * sizeof(float));
|
||
context->audioBuffer.erase(context->audioBuffer.begin(), context->audioBuffer.begin() + samplesToCopy);
|
||
inBuffer->mAudioDataByteSize = samplesToCopy * sizeof(float);
|
||
AudioQueueEnqueueBuffer(inAQ, inBuffer, 0, nullptr);
|
||
}
|
||
|
||
void playAudioData(AudioPlayer* context) {
|
||
AudioQueueRef queue;
|
||
AudioQueueNewOutput(&context->format, AudioQueueCallback, context, nullptr, nullptr, 0, &queue);
|
||
AudioQueueBufferRef buffers[3];
|
||
UInt32 bufferSize = 1024 * sizeof(float);
|
||
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
|
||
AudioQueueAllocateBuffer(queue, bufferSize, &buffers[i]);
|
||
AudioQueueCallback(context, queue, buffers[i]);
|
||
}
|
||
AudioQueueStart(queue, nullptr);
|
||
while (true) {
|
||
{
|
||
std::lock_guard<std::mutex> lock(context->bufferMutex);
|
||
if (context->doneGenerating && context->audioBuffer.empty())
|
||
break;
|
||
}
|
||
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
|
||
}
|
||
AudioQueueStop(queue, true);
|
||
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
|
||
AudioQueueFreeBuffer(queue, buffers[i]);
|
||
}
|
||
AudioQueueDispose(queue, true);
|
||
}
|
||
|
||
bool AudioPlayer::play(const float* ptr, size_t size, bool last_chunk) {
|
||
{
|
||
std::lock_guard<std::mutex> lock(bufferMutex);
|
||
audioBuffer.reserve(audioBuffer.size() + size);
|
||
audioBuffer.insert(audioBuffer.end(), ptr, ptr + size);
|
||
}
|
||
if (playThread.joinable()) {
|
||
bufferCondVar.notify_all();
|
||
} else {
|
||
playThread = std::thread(playAudioData, this);
|
||
printf(">>>>>>>> PLAY START\n");
|
||
}
|
||
if (last_chunk) {
|
||
doneGenerating = true;
|
||
bufferCondVar.notify_all();
|
||
if (playThread.joinable()) {
|
||
playThread.join();
|
||
printf(">>>>>>>> PLAY END\n");
|
||
}
|
||
return false;
|
||
}
|
||
return true;
|
||
}
|
||
|
||
int main() {
|
||
//....
|
||
AudioPlayer audio_player;
|
||
llm->setWavformCallback([&](const float* ptr, size_t size, bool last_chunk) {
|
||
return audio_player.play(ptr, size, last_chunk);
|
||
});
|
||
//....
|
||
llm->response("Hello");
|
||
// generate wavform
|
||
llm->generateWavform();
|
||
return 0;
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
### Python 中使用
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参考 `pymnn/examples/MNNLlm` 下面的 demo 使用
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```
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||
import MNN.llm as llm
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||
import sys
|
||
|
||
if len(sys.argv) < 2:
|
||
print('usage: python llm_example.py <path_to_model_config>')
|
||
exit(1)
|
||
|
||
config_path = sys.argv[1]
|
||
# create model
|
||
qwen = llm.create(config_path)
|
||
# load model
|
||
qwen.load()
|
||
|
||
# response stream
|
||
out = qwen.response('你好', True)
|
||
print(out)
|
||
|
||
out_ids = qwen.generate([151644, 872, 198, 108386, 151645, 198, 151644, 77091])
|
||
print(out_ids)
|
||
```
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||
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||
## NPU 推理 LLM
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||
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||
使用NPU推理，需要特定的导出参数，并针对目标设备转换出相应的模型。目前支持使用高通芯片和MTK芯片的NPU进行推理。一般流程是：LLM模型导出->转换成对应设备NPU模型->推到目标设备运行
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||
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||
### LLM 模型导出
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||
NPU运行LLM需要特定的量化格式，需要按如下参数以导出 mnn
|
||
llmexport脚本导出在NPU上运行的模型时，必须使用的选项有：
|
||
- --generate_for_npu: 导出在NPU上运行的模型
|
||
- --seperate_embed: NPU必须使用embedding层和lm层分开存储
|
||
- --sym: 目前NPU仅支持权重对称量化
|
||
用于提高量化精度可以使用的选项，选择其一即可，不可以同时使用：
|
||
- --smooth 使用Smooth量化算法提高精度
|
||
- --omni：使用Omni量化算法提高精度
|
||
部分选项说明：
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||
- QNN已经支持了feature map使用非对称量化，转模型时可以不使用`--act_sym`，即该选项可视情况加或者不加；
|
||
- NPU目前仅支持feature map使用16bit量化以提高模型精度，所以转模型时加上选项`--act_bit=16`；
|
||
- 经过测试，截止2026年1月，仅仅在高通8Gen5芯片上使用QNN推理时，权重是4bit量化且group=64时，模型性能会比权重8bit量化，group=0时更好。
|
||
- 如果是要转换出在QNN上运行的LLM模型，LM层也会量化，该层的权重量化参数和其他Linear层一致
|
||
- 模型用于量化的校准数据集来源于HuggingFace的wikitext数据集，如果你想要使用指定的多个prompt作为校准数据集，可以使用`--calib_data`选项
|
||
|
||
`--smooth --act_bit=16 --quant_block=0 --lm_quant_bit=16 --quant_bit=4 --seperate_embed --sym --act_sym`
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||
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||
eg:
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||
```
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||
python3 llmexport.py --path /YouPath/Dowload/models/Qwen/Qwen3-4B --export mnn --smooth --act_bit=16 --quant_block=0 --lm_quant_bit=16 --seperate_embed --quant_bit=4 --sym --act_sym
|
||
```
|
||
或者你也可以自定义校准数据集，并使用Omni算法提高量化精度：
|
||
```
|
||
python llmexport.py --path /YouPath/Dowload/models/Qwen/Qwen3-0.6B --export mnn --quant_block 64 --quant_bit 4 --generate_for_npu --seperate_embed --act_bit=16 --sym --omni --hqq --calib_data /Your/prompt.txt
|
||
```
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||
### QNN LLM
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#### 获得QNN依赖
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可通过以下步骤获取依赖：
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- [注册高通账号](https://myaccount.qualcomm.com/signup)
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- 访问Qualcomm AI Engine Direct SDK（即QNN SDK），下载SDK，并解压。比如`/home/xiaying/third/qnn/qairt/2.38.0.250901`
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||
- 修改`~/.bashrc` ，增加SDK路径到环境变量, 然后运行 `source ~/.bashrc` 或者重启终端。eg：
|
||
|
||
```
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||
export QNN_SDK_ROOT=/home/xiaying/third/qnn/qairt/2.38.0.250901
|
||
export QNN_ROOT=/home/xiaying/third/qnn/qairt/2.38.0.250901
|
||
export HEXAGON_SDK_ROOT=/home/xiaying/third/qnn/qairt/2.38.0.250901
|
||
```
|
||
|
||
#### 构建 QNN 模型
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||
|
||
在模型转换器编译时，增加`-DMNN_QNN=ON -DMNN_QNN_CONVERT_MODE=ON`，eg:
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||
```
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||
cd ${MNN_ROOT}
|
||
mkdir build && cd build
|
||
cmake .. -DMNN_QNN=ON -DMNN_QNN_CONVERT_MODE=ON -DMNN_BUILD_TOOLS=ON -DMNN_BUILD_LLM=ON
|
||
make -j16
|
||
```
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||
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||
|
||
使用 `npu/generate_llm_qnn.py` 构建 qnn 模型。该脚本支持三种使用模式：转换 LLM 语言模型、转换 Visual 视觉模型、以及通过自定义 `input_json` 转换任意模型。
|
||
|
||
##### 参数说明
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||
|
||
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
||
| :--- | :--- | :----- | :--- |
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||
| `--model` | str | (必填) | MNN 模型所在目录路径 |
|
||
| `--soc_id` | int | (必填) | 目标设备的 SOC ID，如 8Gen3 为 57 |
|
||
| `--dsp_arch` | str | (必填) | 目标设备的 DSP 架构，如 8Gen3 为 v75 |
|
||
| `--model_name` | str | `llm.mnn` | 要转换的模型文件名，如 `llm.mnn` 或 `visual.mnn` |
|
||
| `--image_sizes` | str | `512x512` | 视觉模型的输入图片尺寸，支持多尺寸，如 `"224x224,384x384,512x512"` |
|
||
| `--input_json` | str | `""` | 自定义输入 shape 的 JSON 文件路径，非空时使用自定义模式 |
|
||
| `--external_file` | str | `""` | 外部权重文件名（相对于 `--model` 目录），配合 `--input_json` 使用 |
|
||
| `--mnn_path` | str | `../../../build/` | MNN 编译产物路径 |
|
||
| `--cache_path` | str | `tmp` | 转换过程中的临时缓存目录 |
|
||
| `--chunk_size` | int | `128` | NPU 的 chunk 大小 |
|
||
| `--max_history_token` | int | `0` | 最大历史 token 数，0 表示不限制 |
|
||
|
||
##### 用法一：转换 LLM 语言模型
|
||
|
||
默认模式，将 `llm.mnn` 转换为 QNN 模型。脚本会自动从模型目录下的 `llm_config.json` 读取 `hidden_size` 等配置信息，生成对应的输入描述并完成转换。
|
||
|
||
```bash
|
||
cd ${MNN_ROOT}
|
||
cd transformers/llm/export
|
||
python3 npu/generate_llm_qnn.py \
|
||
--model /path/to/Qwen3.5-2B-MNN/ \
|
||
--soc_id=57 \
|
||
--dsp_arch=v75
|
||
```
|
||
|
||
转换完成后，会在模型目录下生成 `qnn/` 子目录和 `config_qnn.json` 配置文件。
|
||
|
||
##### 用法二：转换 Visual 视觉模型
|
||
|
||
通过指定 `--model_name visual.mnn` 进入视觉模型转换模式。需要通过 `--image_sizes` 指定支持的输入图片尺寸（格式为 `WxH`，多个尺寸用逗号分隔）。目前支持 Qwen2.5-VL、Qwen3-VL、Qwen3.5-VL 和 FastVLM 系列视觉模型。
|
||
|
||
```bash
|
||
cd ${MNN_ROOT}
|
||
cd transformers/llm/export
|
||
python3 npu/generate_llm_qnn.py \
|
||
--model /path/to/Qwen2.5-VL-3B-MNN/ \
|
||
--soc_id=57 \
|
||
--dsp_arch=v75 \
|
||
--image_sizes 256x256 \
|
||
--model_name visual.mnn
|
||
```
|
||
|
||
支持多个图片尺寸：
|
||
```bash
|
||
python3 npu/generate_llm_qnn.py \
|
||
--model /path/to/Qwen2.5-VL-3B-MNN/ \
|
||
--soc_id=57 \
|
||
--dsp_arch=v75 \
|
||
--image_sizes "224x224,384x384,512x512" \
|
||
--model_name visual.mnn
|
||
```
|
||
|
||
转换完成后，会在模型目录下生成 `qnn/` 子目录和 `config_qnn.json`（其中 `visual_model` 字段指向转换后的 QNN 视觉模型）。
|
||
|
||
##### 用法三：使用自定义 input_json 转换任意模型
|
||
|
||
当需要转换非标准模型或自定义输入 shape 时，可以通过 `--input_json` 指定一个 JSON 文件来描述模型的输入输出信息。此模式下需要同时指定 `--model_name`（模型文件名）和 `--external_file`（权重文件名）。
|
||
|
||
input_json 文件格式示例：
|
||
```json
|
||
{
|
||
"configs": [
|
||
{
|
||
"inputs": [
|
||
{"name": "input_0", "shape": [1, 3, 224, 224]},
|
||
{"name": "input_1", "shape": [1, 10], "type": "int"}
|
||
],
|
||
"outputs": ["output_0"]
|
||
},
|
||
{
|
||
"inputs": [
|
||
{"name": "input_0", "shape": [1, 3, 384, 384]},
|
||
{"name": "input_1", "shape": [1, 20], "type": "int"}
|
||
],
|
||
"outputs": ["output_0"]
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
其中 `configs` 数组中的每个元素代表一组输入 shape 配置，脚本会为每组配置生成对应的 QNN 模型。`type` 字段可选，默认为 float，支持 `"int"` 等类型。
|
||
|
||
使用示例：
|
||
```bash
|
||
cd ${MNN_ROOT}
|
||
cd transformers/llm/export
|
||
python3 npu/generate_llm_qnn.py \
|
||
--model /path/to/MyModel-MNN/ \
|
||
--soc_id=57 \
|
||
--dsp_arch=v75 \
|
||
--input_json /path/to/input.json \
|
||
--model_name my_model.mnn \
|
||
--external_file my_model.mnn.weight
|
||
```
|
||
|
||
> **注意**：使用 `--input_json` 模式时，脚本不会自动生成 `config_qnn.json`，需要用户自行配置运行时的配置文件。
|
||
|
||
目标设备`soc_id` 和 `dsp_arch` 可在高通官方查询，如下为一些设备的参考
|
||
|
||
| 硬件 | SOC ID | HEXAGON ARCH |
|
||
| :------ | :----- | :----------- |
|
||
| 8 Gen 1 | 36 | 69 |
|
||
| 8 Gen 2 | 43 | 73 |
|
||
| 8 Gen 3 | 57 | 75 |
|
||
| 8 Elite | 69 | 79 |
|
||
|
||
|
||
***执行成功后，会在 model 目录下产出 config_qnn.json 及 model/qnn 目录***
|
||
|
||
***构建完成后，model 目录下的 llm.mnn 及 llm.mnn.weight 不再需要，可以删除以减少文件总大小***
|
||
|
||
#### Android设备上运行QNN LLM
|
||
|
||
- 编译 MNN Android 库并推送到目标设备，编译时需要增加 `-DMNN_QNN=ON -DMNN_WITH_PLUGIN=ON`，eg:
|
||
|
||
```
|
||
cd ${MNN_ROOT}
|
||
cd project/android
|
||
mkdir build_64 && cd build_64
|
||
../build_64.sh -DMNN_QNN=ON -DMNN_WITH_PLUGIN=ON -DMNN_BUILD_LLM=ON -DMNN_LOW_MEMORY=ON
|
||
../updateTest.sh
|
||
```
|
||
|
||
- 参考如下脚本把 QNN 相关 so 放到 Android 对应测试目录中
|
||
|
||
```
|
||
ANDROID_WORKING_DIR=/data/local/tmp/MNN/
|
||
HEXAGON_ARCH=75
|
||
adb push ${QNN_SDK_ROOT}/lib/aarch64-android/libQnnHtp.so ${ANDROID_WORKING_DIR}
|
||
adb push ${QNN_SDK_ROOT}/lib/aarch64-android/libQnnHtpV${HEXAGON_ARCH}Stub.so ${ANDROID_WORKING_DIR}
|
||
adb push ${QNN_SDK_ROOT}/lib/hexagon-v${HEXAGON_ARCH}/unsigned/libQnnHtpV${HEXAGON_ARCH}Skel.so ${ANDROID_WORKING_DIR}
|
||
adb push ${QNN_SDK_ROOT}/lib/aarch64-android/libQnnSystem.so ${ANDROID_WORKING_DIR}
|
||
```
|
||
|
||
- 推送模型并执行
|
||
|
||
推送模型：
|
||
```
|
||
cd ${MNN_ROOT}
|
||
cd transformers/llm/export
|
||
adb push model /data/local/tmp/MNN/model
|
||
```
|
||
|
||
运行：
|
||
```
|
||
cd ${MNN_ROOT}
|
||
project/android/testCommon.sh ./llm_demo model/config_qnn.json
|
||
```
|
||
|
||
### MTK LLM
|
||
#### 获得 MTK SDK
|
||
- 目前MTK没有开放SDK获得方案，需自行联系MTK取得支持，获得对应的SDK
|
||
- 获取后，修改`~/.bashrc`，添加环境变量，eg:
|
||
|
||
```
|
||
export NEURON_SDK=/home/xiaying/third/mtk/neuropilot-sdk-basic-7.0.8-build20240807/neuron_sdk
|
||
```
|
||
|
||
#### 构建 MLDA 模型
|
||
MLDA 是 MTK 的 NPU 推理引擎，需要把 MNN 模型转成 MLDA 模型才可在其NPU上运行
|
||
|
||
- 增加MNN对应的预转换后端配置 `-DMNN_NEUROPILOT=ON` ，eg:
|
||
|
||
```
|
||
cd ${MNN_ROOT}
|
||
mkdir build && cd build
|
||
cmake ../ -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON -DMNN_BUILD_LLM=ON -DMNN_NEUROPILOT=ON
|
||
make -j4
|
||
```
|
||
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- 确定设备的`mlda`版本号和编译选项，并修改`source/backend/neuropilot/npu_convert.py`的`archoptions`，当前默认配置为`--arch=mdla5.1 --l1-size-kb=7168 --num-mdla=4`，支持天玑9300的NPU编译
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- 使用 `npu/generate_llm_mlda.py` 构建 MLDA 模型
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cd ${MNN_ROOT}
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cd transformers/llm/export
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python3 npu/generate_llm_mlda.py --model model
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```
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执行成功后，会在 model 目录下产出`config_mlda.json`与`mlda`目录。
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***生成后，原先的llm.mnn和llm.mnn.weight可以删除***
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#### Android设备上运行 MLDA LLM
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- 增加`-DMNN_NEUROPILOT=ON -DMNN_WITH_PLUGIN=ON`编译 MNN Android 库
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cd ${MNN_ROOT}
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cd project/android/
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mkdir build_64
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cd build_64
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../build_64.sh -DMNN_NEUROPILOT=ON -DMNN_WITH_PLUGIN=ON -DMNN_BUILD_LLM=ON
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../updateTest.sh
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```
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- 推送模型并执行
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推送模型：
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cd ${MNN_ROOT}
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cd transformers/llm/export
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adb push model /data/local/tmp/MNN/model
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运行：
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```
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cd ${MNN_ROOT}
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project/android/testCommon.sh ./llm_demo model/config_mlda.json
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