基于C++开发,面向边缘和端,训推一体的大模型开发框架。
A new transformer framework for edge computing.
以 HuggingFace Transformer 为代表的大模型框架主要服务算法研究者,适用于云端环境,对边缘和端不友好,难以在复杂的边端软硬件环境中落地。
VT-Transformer 就是一个面向边端环境,整体的、精简的、大模型应用开发栈框架,其主要特点:
- 完全用 C++ 开发,彻底抛弃 Python,易移植,易部署
- 注重整体优化,通过精简的开发栈,让大模型应用快速支持新硬件,无需层层移植适配
- 两种典型应用模式:单机单卡低延迟推理,单机8卡训推一体
- 支持Q4/Q8量化计算,KV Cache管理等优化和实用功能
- 高性能,稳定,强确定性
一个简单的ChatBot例子,基于Qwen7b-chat模型,跑在GTX 3080/10G环境下,运行界面如下:
千问 | 百川 | 智源 | 零一 | LLAMA2 | OpenAI's whisper | ... | |
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NV T4 | 7b/14b | 7b/13b | |||||
NV 3080 | 7b | ! | |||||
海光DCU | ! | ||||||
希姆计算 | |||||||
寒武纪 | |||||||
壁仞 | |||||||
摩尔线程 | |||||||
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