FastLLM: 高性能全平台大语言模型加速库

FastLLM: 打造高性能全平台大语言模型加速引擎

大语言模型(LLM)正在席卷AI领域,但其庞大的参数规模和计算需求给实际应用带来了巨大挑战。为了解决这一问题,FastLLM应运而生 - 这是一个纯C++实现的全平台LLM加速库,旨在为各类设备提供高效的大模型推理能力。

强大功能,全面覆盖

FastLLM具备以下核心优势:

1. 纯C++实现,无第三方依赖,便于跨平台移植
2. 支持多种硬件平台,包括ARM、X86、NVIDIA GPU等
3. 支持ChatGLM、LLaMA、MOSS等多种主流基座模型
4. 支持Hugging Face原始模型直接量化
5. 提供OpenAI兼容API服务
6. 支持多卡及GPU+CPU混合部署
7. 支持动态Batch和流式输出
8. 前后端分离设计,便于扩展新硬件支持

凭借这些特性,FastLLM可以在多种场景下发挥威力,从高性能服务器到移动设备,都能实现大模型的高效部署与推理。

惊人性能,全面领先

FastLLM在性能方面表现出色。以ChatGLM-6B为例,单GPU可达到惊人的10000+ token/s的推理速度。即使在手机等移动设备上,也能实现流畅的大模型运行体验。这种卓越的性能源于FastLLM的精心优化:

• 纯C++实现,避免了Python等脚本语言的开销
• 针对不同硬件平台的定制优化
• 高效的内存管理和计算调度
• 灵活的量化策略

便捷使用,全面支持

FastLLM提供了丰富的使用方式,满足不同用户的需求:

1. Python API:

from ftllm import llm
model = llm.model("~/Qwen2-7B-Instruct/")
print(model.response("你好"))

2. 命令行工具:

python3 -m ftllm.chat -t 16 -p ~/Qwen2-7B-Instruct/

3. Web UI:

python3 -m ftllm.webui -t 16 -p ~/Qwen2-7B-Instruct/ --port 8080

4. OpenAI兼容API:

python3 -m ftllm.server -t 16 -p ~/Qwen2-7B-Instruct/ --port 8080 --model_name qwen

此外,FastLLM还支持多卡部署、在线量化等高级功能,为用户提供了极大的灵活性。

开放生态,全面发展

作为一个开源项目,FastLLM积极拥抱开放生态:

• 代码托管于GitHub,采用Apache 2.0许可证
• 支持主流开源模型,如ChatGLM、LLaMA等
• 提供详细文档,方便用户学习和使用
• 欢迎社区贡献,已有多位贡献者参与开发

FastLLM正在快速发展,目前已获得3300+星标。项目持续更新,不断增加新功能和优化性能。

未来展望

展望未来,FastLLM将继续致力于提升大语言模型的部署效率:

1. 支持更多新兴模型架构
2. 进一步优化推理性能
3. 增强多模态能力
4. 提供更丰富的部署选项
5. 加强与其他AI框架的集成

FastLLM正在为大语言模型的广泛应用铺平道路。无论是研究人员、开发者,还是企业用户,都可以借助FastLLM轻松驾驭大模型的力量。让我们一起期待FastLLM在推动AI民主化进程中发挥更大的作用!

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