本项目实现算能BM1688和CV168AH部署各类开源生成式AI模型，主要是70亿参数量以内的大语言模型。
我们已经部署过的开源模型如下：
| Model | INT4 | Huggingface Link |
|---|---|---|
| ChatGLM3-6B | ✅ | LINK |
| Qwen1.5-1.8B | ✅ | LINK |
| Qwen2.5-1.5B | ✅ | LINK |
| Llama2-7B | ✅ | LINK |
| MiniCPM-2B | ✅ | LINK |
| Phi-3-3.8B | ✅ | LINK |
| Gemma2-2B | ✅ | LINK |
| OpenClip | ✅ | LINK |
| InternVL2-4B | ✅ | LINK |
| InternVL2-2B | ✅ | LINK |
| MiniCPM-V-2_6 | ✅ | LINK |
| Molmo-7B-D-0924 | ✅ | LINK |
如果您想要知道转换细节和源码，可以到本项目models子目录查看各类模型部署细节。
如果您想看看演示效果，可以根据Quick Start内容操作即可。
如果您对我们的芯片感兴趣，也可以通过官网SOPHGO联系我们。
如果您手上有BM1688或CV168AH的开发板，那么可以参考以下步骤跑通大语言模型，这里以Qwen1.5-1.8B为例。
git clone https://github.com/sophgo/LLM-TPU_Lite.git
./run.sh --model qwen1.5
跑通后效果如下图所示
目前用于演示的模型，全部命令如下表所示
| Model | Commnad |
|---|---|
| ChatGLM3-6B | ./run.sh --model chatglm3 |
| Llama2-7B | ./run.sh --model llama2 |
| Qwen1.5-1.8B | ./run.sh --model qwen1.5 |
| Qwen2.5-1.5B | ./run.sh --model qwen2.5 |
| MiniCPM-2B | ./run.sh --model minicpm |
| Phi-3-3.8B | ./run.sh --model phi-3 |
| Gemma2-2B | ./run.sh --model gemma2 |
| OpenClip | ./run.sh --model openclip |
| InternVL2-2B | ./run.sh --model internvl2 |
| MiniCPM-V-2_6 | ./run.sh --model minicpmv2_6 |
| Molmo-7B-D-0924 | ./run.sh --model molmo-7b |
A：您可以先在联网的大机器上git clone本项目，之后运行 ./run.sh --model qwen1.5
然后把LLM-TPU_Lite的全部文件拷贝到开发板上，必须要是全部文件，包括LLM-TPU_Lite/models，LLM-TPU_Lite/sg_llm
最后再在开发板上运行 ./run.sh --model qwen1.5