rknn-llm

rknn-llm

瑞芯微芯片大语言模型部署软件栈

rknn-llm是瑞芯微芯片专用的大语言模型部署软件栈,包含模型转换工具RKLLM-Toolkit、运行时库RKLLM Runtime和RKNPU内核驱动。支持RK3588和RK3576系列平台,兼容TinyLLAMA、Qwen、Phi、ChatGLM3等多种主流大语言模型。该项目注重性能优化和量化精度提升,持续增加新功能,为开发者提供高效的AI模型部署方案。

RKLLMAI模型部署Rockchip芯片模型转换大语言模型Github开源项目

描述

RKLLM软件栈可帮助用户快速将AI模型部署到瑞芯微芯片上。整体框架如下: <center class="half"> <div style="background-color:#ffffff;"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/a4d7d2ee-5aa2-435a-85f7-f3893da9f3c8.jpg" title="RKLLM"/> </center>

为了使用RKNPU,用户需要首先在计算机上运行RKLLM-Toolkit工具,将训练好的模型转换为RKLLM格式的模型,然后在开发板上使用RKLLM C API进行推理。

  • RKLLM-Toolkit是一个软件开发工具包,用于用户在PC上进行模型转换和量化。

  • RKLLM Runtime为瑞芯微NPU平台提供C/C++编程接口,帮助用户部署RKLLM模型并加速LLM应用的实现。

  • RKNPU内核驱动负责与NPU硬件交互。它已开源,可以在瑞芯微内核代码中找到。

支持平台

  • RK3588系列
  • RK3576系列

支持模型

下载

  • 您也可以从RKLLM_SDK下载所有软件包、Docker镜像、示例、文档和平台工具,提取码:rkllm

RKNN Toolkit2

如果您想部署其他AI模型,我们推出了一个名为RKNN-Toolkit2的SDK。详情请参考:

https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2

更新日志

v1.0.1

  • 优化模型转换内存占用
  • 优化推理内存占用
  • 提高预填充速度
  • 减少初始化时间
  • 提高量化精度
  • 增加对Gemma、ChatGLM3、MiniCPM、InternLM2和Phi-3的支持
  • 增加服务器调用
  • 增加推理中断接口
  • 在返回值中添加logprob和token_id

对于旧版本,请参考更新日志

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