基于 MNN 在个人设备上流畅运行大语言模型
出处：
mp.weixin.qq.com
作者：
Meta技术团队
LLM（大语言模型）因其强大的语言理解能力赢得了众多用户的青睐，但LLM庞大规模的参数导致其部署条件苛刻；在网络受限，计算资源有限的场景下无法使用大语言模型的能力；低算力，本地化部署的问题亟待解决。ChatGLM-6B在60亿参数的情况下做到了优秀的中英文对话效果，且能够支持在消费级显卡本地部署；因此在HuggingFace Trends上很快登顶。6B的参数量虽然能够做到本地部署，但是目前的实现依赖库较多，如Pytorch, transfomer；对于端侧部署来说要求仍然较高。因此我们尝试将该模型转换为MNN模型，极大降低了部署时的依赖项，能够更方便的在各类端侧设备上部署与测试；同时我们对MNN模型进行了低bit量化，并实现了反量化与计算融合的计算kernel，大大降低了内存需求。实测PC端小显存显卡能够成流畅运行浮点模型，在Android手机上能够流畅运行量化模型。
