fastllm是纯c++实现，无第三方依赖的高性能大模型推理库
6~7B级模型在安卓端上也可以流畅运行
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- 🚀 纯c++实现，便于跨平台移植，可以在安卓上直接编译
- 🚀 ARM平台支持NEON指令集加速，X86平台支持AVX指令集加速，NVIDIA平台支持CUDA加速，各个平台速度都很快就是了
- 🚀 支持浮点模型（FP32), 半精度模型(FP16), 量化模型(INT8, INT4) 加速
- 🚀 支持Batch速度优化
- 🚀 支持流式输出，很方便实现打字机效果
- 🚀 支持并发计算时动态拼Batch
- 🚀 支持python调用
- 🚀 前后端分离设计，便于支持新的计算设备
- 🚀 目前支持ChatGLM模型，各种LLAMA模型(ALPACA, VICUNA等)，BAICHUAN模型，MOSS模型
使用如下命令安装fastllm_pytools包
cd fastllm
mkdir build
cd build
cmake .. -DUSE_CUDA=ON # 如果不使用GPU编译，那么使用 cmake .. -DUSE_CUDA=OFF
make -j
cd tools && python setup.py install然后只需要在原本的推理程序中加入两行即可使用fastllm加速
# 这是原来的程序，通过huggingface接口创建模型
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code = True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code = True)
# 加入下面这两行，将huggingface模型转换成fastllm模型
from fastllm_pytools import llm
model = llm.from_hf(model, tokenizer, dtype = "float16") # dtype支持 "float16", "int8", "int4"model支持了ChatGLM的API函数chat, stream_chat，因此ChatGLM的demo程序无需改动其他代码即可运行
model还支持下列API用于生成回复
# 生成回复
print(model.response("你好"))
# 流式生成回复
for response in model.stream_response("你好"):
print(response, flush = True, end = "")转好的模型也可以导出到本地文件，之后可以直接读取，也可以使用fastllm cpp接口读取
model.save("model.flm"); # 导出fastllm模型
new_model = llm.model("model.flm"); # 导入fastllm模型注: 该功能处于测试阶段，目前仅验证了ChatGLM、ChatGLM2模型可以通过2行代码加速
6B级int4模型单4090延迟最低约5.5ms
6B级fp16模型单4090最大吞吐量超过10000 token / s
6B级int4模型在骁龙865上速度大约为4~5 token / s
建议使用cmake编译，需要提前安装c++编译器，make, cmake
gcc版本建议9.4以上，cmake版本建议3.23以上
GPU编译需要提前安装好CUDA编译环境，建议使用尽可能新的CUDA版本
使用如下命令编译
cd fastllm
mkdir build
cd build
cmake .. -DUSE_CUDA=ON # 如果不使用GPU编译，那么使用 cmake .. -DUSE_CUDA=OFF
make -j编译完成后，可以使用如下命令安装简易python工具包 (暂时只支持Linux)
cd tools # 这时在fastllm/build/tools目录下
python setup.py install我们假设已经获取了名为model.flm的模型（参照 模型获取，初次使用可以先下载转换好的模型)
编译完成之后在build目录下可以使用下列demo:
# 这时在fastllm/build目录下
# 命令行聊天程序, 支持打字机效果
./main -p model.flm
# 简易webui, 使用流式输出 + 动态batch，可多路并发访问
./webui -p model.flm --port 1234
# python版本的命令行聊天程序，使用了模型创建以及流式对话效果
python tools/cli_demo.py -p model.flm
# python版本的简易webui，需要先安装streamlit-chat
streamlit run tools/web_demo.py model.flm
编译后如果安装了简易python工具包，那么可以使用python来调用一些基本的API （如果没有安装，也可以在直接import编译生成的tools/fastllm_pytools来使用)
# 模型创建
from fastllm_pytools import llm
model = llm.model("model.flm")
# 生成回复
print(model.response("你好"))
# 流式生成回复
for response in model.stream_response("你好"):
print(response, flush = True, end = "")详细API说明见 fastllm_pytools
这个包不包含low level api，如果需要使用更深入的功能请参考 Python绑定
mkdir build-py
cd build-py
cmake .. -DPY_API=ON -DUSE_CUDA=ON （只使用CPU则使用 cmake .. -DPY_API=ON 即可）
make -j
cd -
python cli.py -m chatglm -p chatglm-6b-int8.bin 或
python web_api.py -m chatglm -p chatglm-6b-int8.bin
上述web api可使用python web_api_client.py进行测试
# 在PC上编译需要下载NDK工具
# 还可以尝试使用手机端编译，在termux中可以使用cmake和gcc（不需要使用NDK）
mkdir build-android
cd build-android
export NDK=<your_ndk_directory>
# 如果手机不支持，那么去掉 "-DCMAKE_CXX_FLAGS=-march=armv8.2a+dotprod" （比较新的手机都是支持的）
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake -DANDROID_ABI=arm64-v8a -DANDROID_PLATFORM=android-23 -DCMAKE_CXX_FLAGS=-march=armv8.2a+dotprod ..
make -j- 在Android设备上安装termux软件
- 在termux中执行termux-setup-storage获得读取手机文件的权限。
- 将NDK编译出的main文件，以及模型文件存入手机，并拷贝到termux的根目录
- 使用命令
chmod 777 main赋权 - 然后可以运行main文件，参数格式参见
./main --help
可以在以下链接中下载已经转换好的模型
# 需要先安装ChatGLM-6B环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改chatglm_export.py文件中创建tokenizer, model的代码
# 如果使用量化模型，需要先编译好quant文件，这里假设已经存在build/quant文件
cd build
python3 tools/chatglm_export.py chatglm-6b-fp32.flm # 导出浮点模型
./quant -p chatglm-6b-fp32.flm -o chatglm-6b-fp16.flm -b 16 #导出float16模型
./quant -p chatglm-6b-fp32.flm -o chatglm-6b-int8.flm -b 8 #导出int8模型
./quant -p chatglm-6b-fp32.flm -o chatglm-6b-int4.flm -b 4 #导出int4模型# 需要先安装baichuan环境
# 默认使用的是经过sft训练的对话模型，如果使用其余模型需要修改导出文件
# 如果使用量化模型，需要先编译好quant文件，这里假设已经存在build/quant文件
cd build
python3 tools/baichuan_peft2flm.py baichuan-fp32.flm # 导出浮点模型
./quant -p baichuan-fp32.flm -o baichuan-fp16.flm -b 16 #导出float16模型
./quant -p baichuan-fp32.flm -o baichuan-int8.flm -b 8 #导出int8模型
./quant -p baichuan-fp32.flm -o baichuan-int4.flm -b 4 #导出int4模型# 需要先安装MOSS环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改moss_export.py文件中创建tokenizer, model的代码
# 如果使用量化模型，需要先编译好quant文件，这里假设已经存在build/quant文件
cd build
python3 tools/moss_export.py moss-fp32.flm # 导出浮点模型
./quant -p moss-fp32.flm -o moss-fp16.flm -b 16 #导出float16模型
./quant -p moss-fp32.flm -o moss-int8.flm -b 8 #导出int8模型
./quant -p moss-fp32.flm -o moss-int4.flm -b 4 #导出int4模型# 修改build/tools/alpaca2flm.py程序进行导出
# 不同llama模型使用的指令相差很大，需要参照torch2flm.py中的参数进行配置也就是俗称的画饼部分，大家如果有需要的功能可以在讨论区提出
- 支持do_sample以及采样参数
- 支持部分显存 + 部分DDR模式
- 优化int4, int8的batch推理
- 支持更多后端，如opencl, vulkan, 以及一些NPU加速设备
- 支持、验证更多模型，完善模型库
- 优化tokenizer (由于目前在python中可以直接使用原模型的tokenizer来分词，所以这项工作暂时并不急迫)
- 支持ONNX模型导入、推理
- 支持模型微调
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