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在英特爾酷睿Ultra7處理器上優化和部署Phi-3-min模型

英特爾物聯網 ? 來源:英特爾物聯網 ? 2024-08-30 16:58 ? 次閱讀

作者:王一凡

英特爾邊緣計算創新大使

1Phi-3-mini模型簡介

2024年4月23日,微軟研究院公布Phi-3系列AI大模型,包含三個版本:mini(3.8B參數)、small(7B參數)以及medium(14B參數)。phi-3-mini是一個擁有3.8B參數規模的模型,其訓練數據集基于Phi-2所使用數據集的擴大版本,由大量過濾后的網絡數據和合成數據組成,經過3.3T tokens的訓練,表現可以與Mixtral 8x7B和GPT-3.5等模型相媲美(例如,phi-3-mini在MMLU測試中達到了69%的準確率,在MT-bench上的得分為8.38)。

wKgZombRieSATC6qAAHyCwYRvAE098.jpg

請用下面的命令把Llama3-Chinese-8B-Instruct模型的預訓練權重下載到本地待用。

git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Phi-3-mini-128k-instruct.git

2英特爾 酷睿 Ultra處理器簡介

英特爾 酷睿 Ultra系列處理器是英特爾公司于2023年6月推出的一個高端處理器系列,其第一代產品代號為Meteor Lake。這款處理器標志著英特爾在處理器設計上的重大革新,它采用了先進的Intel 4制造工藝(先前稱為7nm),并利用了EUV(極紫外光刻)技術,這帶來了顯著的性能提升和能效優化。

英特爾 酷睿Ultra系列處理器內置CPU、銳炫GPU和NPU,非常適合在端側運行AI大模型。本文將在英特爾酷睿 Ultra 7 155H處理器上完成驗證。

3搭建開發環境

首先,在https://www.anaconda.com/download下載并安裝Anaconda,然后創建并激活名為phi3的虛擬環境:

conda create -n phi3 python=3.11 #創建虛擬環境
conda activate phi3        #激活虛擬環境
python -m pip install --upgrade pip      #升級pip到最新版

然后,安裝Optimum Intel和其依賴項OpenVINO與NNCF:

python -m pip install "optimum-intel[openvino,nncf]"@git+https://github.com/huggingface/optimum-intel.git

最后,安裝構建WebUI的工具包:

pip install gradio mdtex2html streamlit

4對Phi-3-mini-4k-instruct模型進行INT4量化

optimum-cli是Optimum Intel自帶的跨平臺命令行工具,可以不用編寫量化代碼,實現對Phi-3-mini-4k-instruct模型的量化。

執行命令將Phi-3-mini-4k-instruct模型量化為INT4 OpenVINO格式模型:

optimum-cli export openvino --model Phi-3-mini-4k-instruct --task text-generation-with-past --weight-format int4 --group-size 128 --ratio 0.8 --trust-remote-code phi3_ov

wKgaombRigSAfnfkAAN9KraL1fo798.jpg

5編寫Phi-3-Mini的WebUI對話程序

Phi-3-Mini推理程序的關鍵代碼,如下所示,主要實現載入Phi-3模型和對應的分詞器,然后將提示詞Token化后輸入模型,最后解碼模型生成的Token序列。

完整代碼請參考:https://github.com/WangAria/OpenVINO/blob/main/phi3_webui.py

model_dir = "C:\Users\ASUS\phi3_ov" #Phi-3-mini-4k-instruct int4模型路徑
DEVICE = "GPU" #可更換為"CPU", "AUTO"...
# 編譯并載入Phi-3-mini-4k-instruct int4模型到指定DEVICE
ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(
  model_dir,
  device=DEVICE,
  ov_config=ov_config,
  config=AutoConfig.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True),
  trust_remote_code=True,
)
# 實例化Phi-3-mini-4k-instruct int4模型的Tokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)

運行phi3_webui.py, 結果如下:

python phi3_webui.py

wKgaombRihqAKbGhAAHKNdPzHno071.png

6總結

Phi-3模型是微軟公司新近推出的一系列小型語言模型(SLM),旨在以更小的規模實現與大型語言模型(LLM)相媲美的性能,特別是在語言處理、推理、編碼和數學基準測試方面;英特爾 酷睿 Ultra系列處理器是英特爾公司新近推出高端處理器,相對前代有顯著的AI性能提升和能效優化;二者相互結合,使得廣大的端側設備都能受益于日益先進的AI技術

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原文標題:在英特爾? 酷睿? Ultra7處理器上優化和部署Phi-3-min模型丨開發者實戰

文章出處:【微信號:英特爾物聯網,微信公眾號:英特爾物聯網】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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