Llama2通过llama.cpp模型量化 Windows&Linux本地部署

在Windows和Linux上本地部署Llama2模型（假设已经有了一个llama.cpp模型），需要进行模型量化。以下是一个简化的例子，展示了如何在Windows和Linux上进行模型量化的核心步骤。

首先，确保你已经安装了必要的工具，如Python、PyTorch和intel的量化工具包QNNPACK。

在Windows上：

1. 使用PyTorch导出模型为ONNX格式。
2. 使用ONNX-QNNPACK将ONNX模型转换为QNNPACK支持的格式。
3. 将转换后的模型部署到Windows环境。

import torch
import onnx
 
# 加载PyTorch模型
model = torch.hub.load('llama-cpp-group/llama', 'llama_20b_hf')
# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'llama.onnx', opset_version=13, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'])
 
# 使用ONNX-QNNPACK转换ONNX模型
# 安装onnx-qnnpack: pip install onnx-qnnpack
import onnx_qnnpack
onnx_qnnpack.convert.convert_qnnpack('llama.onnx', 'llama_qnnpack.onnx')
 
# 将模型部署到Windows环境
# 将llama_qnnpack.onnx和相关的动态链接库复制到Windows环境
# 在Windows环境中使用llama_qnnpack.onnx进行推理

在Linux上：

步骤类似，只是工具链和库可能稍有不同。

# 安装PyTorch和ONNX-QNNPACK
pip install torch onnx-qnnpack
 
# 导出ONNX模型
python export_model.py
 
# 转换ONNX模型
onnx-qnnpack llama.onnx llama_qnnpack.onnx
 
# 部署模型到Linux环境
# 将llama_qnnpack.onnx和相关的动态链接库复制到Linux环境
# 在Linux环境中使用llama_qnnpack.onnx进行推理

请注意，这只是一个简化的示例，实际部署时可能需要考虑更多细节，如模型优化、资源限制、环境配置等。