ChatGLM-MNN

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该项目将模型ChatGLM-6B转换到MNN并使用C++进行推理。在实现上做了如下优化：

对其中的词表做了部分删减，删除了模型中未使用的前20000个图片词；将vocab, embedding, lm_head的大小从150528缩小到130528;
Embedding操作调用次数较少，使用fseek, fread加载的方式降低内存;
lm_head操作为[num, 4096] @ [4096, 130528]，转换为[130528, 4096] @ [4096, 1];
原模型对显存要求较高；将模型按层拆分成28个模型，可以根据用户显存大小动态将计算任务分配给GPU和CPU，充分利用GPU与CPU内存与算力; 即使小显存显卡也可以加速生成。
int4量化模型在4G内存以上Android设备可以执行推理。
现已提供ONNX导出方法和模型，可以使用其他框架部署；点击下载

支持Android App Demo

PC端支持命令行对话与Web UI对话两种形式的Demo

Speed

移动端：XiaoMi 12推理速度约为1.5 word/s。

PC测试平台：

Memory: 32G (+32G Swap)
CPU: AMD Ryzen 9 3900X 12-Core Processor
GPU: GeForce RTX 2080 Ti

FP Model

仅测试浮点模型(CPU: fp32/ GPU: fp16)，输入你好，在回复完内容相同的情况下，平均生成一个词语的时间(word/s)对比如下：

impl	GPU + CPU	CPU only
MNN	3.424	1.140
Pytorch	out of memory	1.344

Quantize Model

TODO

Usage

1. 下载本项目

git clone https://github.com/wangzhaode/ChatGLM-MNN.git

2. 编译MNN库

克隆MNN项目，最新正式版是2.5.0

git clone https://github.com/alibaba/MNN.git -b 2.5.0

进入MNN项目, 并构建一个Build目录准备编译

cd MNN
mkdir build && cd build

正式编译，可选CPU/CUDA/OpenCL三种，推荐有英伟达显卡的选择CUDA，没显卡的选CPU,有AMD显卡的选择OpenCL

# CPU only（Suport Linux/Mac/Windows）
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..

# using CUDA(Support Linux)
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMNN_CUDA=ON ..

# using OPENCL
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMNN_OPENCL=ON -DMNN_USE_SYSTEM_LIB=ON -DMNN_SEP_BUILD=OFF ..

# start build(support Linux/Mac)
make -j$(nproc)

# start build(support Windows)
cmake --build . -- /m:8

回到ChatGLM-MNN

cd ../..

将MNN库的编译结果拷贝给ChatGLM-MNN

# for Linux/Mac
cp -r MNN/include/MNN include
cp MNN/build/libMNN.so libs/
cp MNN/build/express/*.so  libs/

# for windows
cp -r MNN/include/MNN include
cp MNN/build/Debug/MNN.dll libs/
cp MNN/build/Debug/MNN.lib libs/

对于Windows，还需要下载一下第三方库pthread，下载地址,下载后解压，打开Pre-built.2\lib\x64，将pthreadVC2.lib文件拷贝到ChatGLM-MNN的libs文件夹。打开Pre-built.2\include,将下面三个.h文件都放到ChatGLM-MNN的include文件夹。对于windows，项目的最终文件结构如下：

├───libs
│   ├───MNN.dll
│   ├───MNN.lib
│   └───pthreadVC2.lib
├───include
│   ├───cppjieba
│   ├───limonp
│   ├───MNN
│   ├───chat.hpp
│   ├───httplib.h
│   ├───pthread.h
│   ├───sched.h
│   └───semaphore.h

3. Download Models

从 github release 下载模型文件到 /path/to/ChatGLM-MNN/resource/models，如下：

对于Linux/Mac

cd resource/models
# 下载fp16权值模型, 几乎没有精度损失
./download_models.sh fp16
# 对于中国用户，可以使用第三方服务加速下载fp16模型
./download_models.sh fp16 proxy

# 下载int8权值模型，极少精度损失，推荐使用
./download_models.sh int8
# 对于中国用户，可以使用第三方服务加速下载int8模型
./download_models.sh int8 proxy

# 下载int4权值模型，有一定精度损失
./download_models.sh int4 
# 对于中国用户，可以使用第三方服务加速下载int4模型
./download_models.sh int4 proxy

对于windows,将上面的xxx.sh替换为xxx.ps1文件即可，例如：

cd resource/models

# 下载fp16权值模型, 几乎没有精度损失
./download_models.ps1 fp16
# 对于中国用户，可以使用第三方服务加速下载fp16模型
./download_models.ps1 fp16 proxy

4. Build and Run

Mac/Linux/Windows:

mkdir build && cd build
# for CPU
cmake ..
# for GPU
cmake -D WITH_CUDA=on ..
# for mini memory device
cmake -D BUILD_MINI_MEM_MODE=on ..

# start build(support Linux/Mac)
make -j$(nproc)

# start build(support Windows)
cmake --build . -- /m:8

# run (for Linux/Mac)
./cli_demo # cli demo
./web_demo # web ui demo

# run (for Windows)
.\Debug\cli_demo.exe
.\Debug\web_demo.exe

Android:

mkdir build
cd build
../android_build.sh
make -j8

Docker

对于Linux系统，有支持cuda的英伟达显卡，想要运行fp16模型的

# 开始编译,
docker build . -t chatglm-mnn:cuda_fp16_v0.1 -f dockerfiles/cuda_fp16.Dockerfile

# 直接运行web版, 然后浏览器打开对应ip的5088端口即可访问web页面
docker run --gpus all -d -p 5088:5088 --restart always --name chatglm-mnn chatglm-mnn:cuda_fp16_v0.1

# 直接运行(cli版)
docker run --gpus all -it \
  --name chatglm-mnn \
  chatglm-mnn:cuda_fp16_v0.1 \
  bash -c "cd /workspace/build && ./cli_demo"

对于Linux系统，有支持cuda的英伟达显卡，想要运行int8模型的

# 开始编译
docker build . -t chatglm-mnn:cuda_int8_v0.1 -f dockerfiles/cuda_int8.Dockerfile

# 直接运行（web版)
docker run --gpus all -d -p 5088:5088 --restart always --name chatglm-mnn chatglm-mnn:cuda_int8_v0.1

# 直接运行(cli版)
docker run --gpus all -it \
  --name chatglm-mnn \
  chatglm-mnn:cuda_int8_v0.1 \
  bash -c "cd /workspace/build && ./cli_demo"

对于Linux/Mac系统，无英伟达显卡，想要运行fp16的(大概需要24G内存）。

# 开始编译
docker build . -t chatglm-mnn:cpu_fp16_normal_v0.1 -f dockerfiles/cpu_fp16_normal.Dockerfile

# 直接运行（web版)
docker run -d -p 5088:5088 --restart always --name chatglm-mnn chatglm-mnn:cpu_fp16_normal_v0.1

# 直接运行(cli版)
docker run -it \
  --name chatglm-mnn \
  chatglm-mnn:cpu_fp16_normal_v0.1 \
  bash -c "cd /workspace/build && ./cli_demo"

对于Linux/Mac系统，无英伟达显卡，想要运行int8的(大概需要24G内存）。

# 开始编译
docker build . -t chatglm-mnn:cpu_int8_normal_v0.1 -f dockerfiles/cpu_int8_normal.Dockerfile

# 直接运行（web版)
docker run -d -p 5088:5088 --restart always --name chatglm-mnn chatglm-mnn:cpu_int8_normal_v0.1

# 直接运行(cli版)
docker run -it \
  --name chatglm-mnn \
  chatglm-mnn:cpu_int8_normal_v0.1 \
  bash -c "cd /workspace/build && ./cli_demo"

5. Using GPU

默认用法为使用CPU, 使用NVIDIA GPU需要在编译MNN时添加宏-DMNN_CUDA=ON，使用其他GPU需要在编译MNN时添加宏-DMNN_OPENCL=ON -DMNN_USE_SYSTEM_LIB=ON -DMNN_SEP_BUILD=OFF；在创建ChatGLM时指定显存大小，如下：

// 8G CUDA Memory
ChatGLM chatglm(8);
// 命令式
std::cout << chatglm.response("你好");
// 交互式
chatglm.chat();

Example

Q: 用Python帮我写一段快速排序代码

A: 当然可以!以下是使用Python实现快速排序算法的示例代码:

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        pivot = arr[0]
        left = []
        right = []
        for i in range(1, len(arr)):
            if arr[i] < pivot:
                left.append(arr[i])
            else:
                right.append(arr[i])
        return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

这个实现中,我们首先检查传入的数组长度是否小于等于1。如果是,我们直接返回该数组,因为这种情况下快速排序是不稳定的。否则,我们选择数组的第一个元素作为基准点(pivot),并将数组分为两个部分:左边的部分的所有元素都小于基准点,右边的部分的所有元素都大于基准点。然后我们递归地对左边和右边的部分执行快速排序,并将结果拼接起来。最后,我们递归地对左右两个部分执行相同的操作,并返回结果。

你可以像这样调用这个函数:

arr = [3, 6, 1, 9, 2, 5, 8, 4]
sorted_arr = quick_sort(arr)
print(sorted_arr)

这将输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],表示快速排序已成功地对数组进行了排序。

Q: 内存泄露如何定位

A: 内存泄漏(Memory Leak)是指程序在运行过程中,占用的内存空间不断增加,最终导致程序无法继续运行,或者运行效率降低。

以下是一些常见的内存泄漏检查方法:

使用内存分析工具:例如Eclipse Memory Analyzer、VisualVM等,这些工具可以帮助检测程序中未释放的内存空间,以及内存分配的异常。
检查变量的生命周期:如果一个变量在它的生命周期内没有被释放,那么它的内存空间就会被一直占用,最终导致内存泄漏。可以通过查看变量的生命周期信息来检查是否存在这个问题。
检查代码中的异常:如果程序在执行过程中出现了异常,而没有释放所占用的内存空间,也会导致内存泄漏。可以通过调试程序,查找并释放这些内存空间。
优化代码:如果程序中的代码存在内存泄漏问题,那么可能是因为程序的性能问题或者内存占用过高导致的。可以通过优化代码,减少内存分配和释放的次数,来解决这个问题。
定期清理无用的数据:如果程序中存在大量的无用数据,也会导致内存泄漏。可以通过定期清理这些数据,释放内存空间。

内存泄漏问题的解决需要从多个方面入手,通过不断地调试和优化程序,来找到内存泄漏的根本原因,并有效地解决问题。

Q: 北京有什么特色小吃？

A: 北京是中国历史文化名城,也是中国美食之都之一,有许多特色小吃。以下是一些著名的北京特色小吃:

炸酱面:炸酱面是中国传统面食之一,以黄酱和肉末为主要材料,配以豆瓣酱、黄瓜丝和豆芽等配料,味道鲜美。
烤鸭:烤鸭是北京最著名的美食之一,以薄饼和鸭肉为主要材料,烤制过程中还会加入葱、姜等调料,口感鲜美。
豆汁:豆汁是一种传统的北京小吃,以黄豆为主要原料,配以辣椒油、醋、蒜泥等调料,味道酸甜可口。
羊蝎子:羊蝎子是一道以羊肉和羊肝为主要材料的炖菜,口感鲜美,营养丰富。
糖葫芦:糖葫芦是一种传统的北京小吃,以草莓、山楂等水果为主料,沾上糖浆,口感酸甜可口。
煎饼果子:煎饼果子是一种流行的中式早餐,以薄饼和蛋、肉松、油条等为主要材料,口感酥脆。
驴打滚:驴打滚是一种传统的北京小吃,以糯米粉和豆沙为主要材料,通过卷起来和炸的方式制作,口感香甜。

这只是北京众多特色小吃中的一小部分,北京还有很多其他美食,如北京火锅、北京炸酱面、北京小吃街等等,值得一试。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 79 Commits
android		android
demo		demo
dockerfiles		dockerfiles
export_script		export_script
include		include
libs		libs
resource		resource
src		src
.gitignore		.gitignore
CMakeLists.txt		CMakeLists.txt
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_en.md		README_en.md
android_build.sh		android_build.sh
download_onnx.sh		download_onnx.sh

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Quantize Model

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Docker

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