Banana Pi BPI-M7 RK3588开发板运行RKLLM软件堆AI大模型部署

描述

关于Banana Pi BPI-M7

Banana Pi BPI-M7 采用Rockchip RK3588,板载8/16/32G RAM内存和 64/128G eMMC存储,支持无线wifi6和蓝牙5.2。2x2.5G网络端口,1个HDMIout标准 输出口,2x USB3.0,2xTYPE-C,2x MIPI CSI接口和1x MIPI DSI接口,1x M.2 KEY M接口,40 PIN GPIO,迷你尺寸仅92x62mm

香蕉派BPI-M7采用睿芯最新旗舰RK3588八核64位处理器,最高频率为2.4GHz, 6 TOPS NPU,最高内存为32GB。

RK3588

Banana Pi BPI-M7开源硬件开发板

RKLLM 简介

RKLLM 软件堆栈可以帮助用户快速将 AI 模型部署到 Rockchip 芯片上。 整体框架如下:

RK3588

1.1 RKLLM 工具链介绍​

RKLLM-Toolkit 功能介绍​

RKLLM-Toolkit 是为用户提供在计算机上进行大语言模型的量化、转换的开发套件。通过该 工具提供的 Python 接口可以便捷地完成以下功能:

  1. 模型转换:支持将 Hugging Face 格式的大语言模型(Large Language Model, LLM)转换为 RKLLM 模型,目前支持的模型包括 LLaMA、Qwen/Qwen2、Phi2 等,转换后的 RKLLM 模型能 够在 Rockchip NPU 平台上加载使用。
  2. 量化功能:支持将浮点模型量化为定点模型,目前支持的量化类型包括 w4a16 和 w8a8。

RKLLM Runtime 功能介绍​

RKLLM Runtime 主 要 负 责 加 载 RKLLM-Toolkit 转换得到的 RKLLM 模型,并在 RK3576/RK3588 板端通过调用 NPU 驱动在 Rockchip NPU 上实现 RKLLM 模型的推理。在推理 RKLLM 模型时,用户可以自行定义 RKLLM 模型的推理参数设置,定义不同的文本生成方式, 并通过预先定义的回调函数不断获得模型的推理结果。

1.2 RKLLM 开发流程介绍​

RKLLM 的整体开发步骤主要分为 2 个部分:模型转换和板端部署运行。

  1. 模型转换: 在这一阶段,用户提供的 Hugging Face 格式的大语言模型将会被转换为 RKLLM 格式, 以便在 Rockchip NPU 平台上进行高效的推理。这一步骤包括:
  • a. 获取原始模型:获取 Hugging Face 格式的大语言模型;或是自行训练得到的大语言模 型,要求模型保存的结构与 Hugging Face 平台上的模型结构一致。
  • b. 模型加载:通过 rkllm.load_huggingface()函数加载原始模型。
  • c. 模型量化配置:通过 rkllm.build() 函数构建 RKLLM 模型,在构建过程中可选择是否 进行模型量化来提高模型部署在硬件上的性能,以及选择不同的优化等级和量化类型。
  • d. 模型导出:通过 rkllm.export_rkllm() 函数将 RKLLM 模型导出为一个.rkllm 格式文件, 用于后续的部署。
  1. 板端部署运行: 这个阶段涵盖了模型的实际部署和运行。它通常包括以下步骤:
  • a. 模型初始化:加载 RKLLM 模型到 Rockchip NPU 平台,进行相应的模型参数设置来 定义所需的文本生成方式,并提前定义用于接受实时推理结果的回调函数,进行推理前准备。
  • b. 模型推理:执行推理操作,将输入数据传递给模型并运行模型推理,用户可以通过预 先定义的回调函数不断获取推理结果。
  • c. 模型释放:在完成推理流程后,释放模型资源,以便其他任务继续使用 NPU 的计算 资源。 这两个步骤构成了完整的 RKLLM 开发流程,确保大语言模型能够成功转换、调试,并最终 在 Rockchip NPU 上实现高效部署。

1.3 适用的硬件平台​

本文档适用的硬件平台主要包括:RK3576RK3588

2. 开发环境准备​

在发布的 RKLLM 工具链压缩文件中,包含了 RKLLM-Toolkit 的 whl 安装包、RKLLM Runtime 库的相关文件以及参考示例代码,具体的文件夹结构如下:

doc
└──Rockchip_RKLLM_SDK_CN.pdf # RKLLM SDK 说明文档
rkllm-runtime
├──example
│ └── src
│ └── main.cpp
│ └── build-android.sh
│ └── build-linux.sh
│ └── CMakeLists.txt
│ └── Readme.md
├──runtime
│ └── Android
│ └── librkllm_api
│ └──arm64-v8a
│ └── librkllmrt.so # RKLLM Runtime 库
│ └──include
│ └── rkllm.h # Runtime 头文件
│ └── Linux
│ └── librkllm_api
│ └──aarch64
│ └── librkllmrt.so
│ └──include
│ └── rkllm.h
rkllm-toolkit
├──examples
│ └── huggingface
│ └── test.py
├──packages
│ └── md5sum.txt 
│ └── rkllm_toolkit-1.0.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
rknpu-driver
└──rknpu_driver_0.9.6_20240322.tar.bz2

在本章中将会对 RKLLM-Toolkit 工具及 RKLLM Runtime 的安装进行详细的介绍,具体的使 用方法请参考第 3 章中的使用说明。

2.1 RKLLM-Toolkit 安装​

本节主要说明如何通过 pip 方式来安装 RKLLM-Toolkit,用户可以参考以下的具体流程说明 完成 RKLLM-Toolkit 工具链的安装。

通过 pip 方式安装​

安装 miniforge3 工具​

为防止系统对多个不同版本的 Python 环境的需求,建议使用 miniforge3 管理 Python 环境。 检查是否安装 miniforge3 和 conda 版本信息,若已安装则可省略此小节步骤。

conda -V
# 提示 conda: command not found 则表示未安装 conda
# 提示 例如版本 conda 23.9.0

下载 miniforge3 安装包

wget -c https://mirrors.bfsu.edu.cn/github-release/condaforge/miniforge/LatestRelease/Miniforge3-Linux-x86_64.sh

安装 miniforge3

chmod 777 Miniforge3-Linux-x86_64.sh
bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh

创建 RKLLM-Toolkit Conda 环境​

进入 Conda base 环境

source ~/miniforge3/bin/activate # miniforge3 为安装目录
# (base) xxx@xxx-pc:~$

创建一个 Python3.8 版本(建议版本)名为 RKLLM-Toolkit 的 Conda 环境

conda create -n RKLLM-Toolkit python=3.8

进入 RKLLM-Toolkit Conda 环境

conda activate RKLLM-Toolkit
# (RKLLM-Toolkit) xxx@xxx-pc:~$

安装 RKLLM-Toolkit​

在 RKLLM-Toolkit Conda 环境下使用 pip 工具直接安装所提供的工具链 whl 包,在安装过程 中,安装工具会自动下载 RKLLM-Toolkit 工具所需要的相关依赖包。

pip3 install rkllm_toolkit-1.0.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

若执行以下命令没有报错,则安装成功。

python
from rkllm.api import RKLLM

2.2 RKLLM Runtime 库的使用​

在所公开的的 RKLLM 工具链文件中,包括包含 RKLLM Runtime 的全部文件:

  • lib/librkllmrt.so: 适用于 RK3576/RK3588 板端调用进行 RKLLM 模型部署推理的 RKLLM Runtime 库;
  • include/rkllm_api.h: 与 librkllmrt.so 函数库相对应的头文件,其中包含相关结构体及 函数定义的说明; 在通过 RKLLM 工具链构建 RK3576/RK3588 板端的部署推理代码时,需要注意对以上头文 件及函数库的链接,从而保证编译的正确性。当代码在 RK3576/RK3588 板端实际运行的过程中, 同样需要确保以上函数库文件成功推送至板端,并通过以下环境变量设置完成函数库的声明:
ulimit -Sn 50000
export LD_LIBRARY_PATH=./lib
./llm_demo qwen.rkllm

2.3 RKLLM Runtime 的编译要求​

在使用 RKLLM Runtime 的过程中,需要注意 gcc 编译器的版本问题。推荐使用交叉编译工具 gcc-arm-10.2-2020.11-x86_64-aarch64-none-linux-gnu;具体的下载路径为:GCC_10.2 交叉编译工 具下载地址。

请注意,交叉编译工具往往向下兼容而无法向上兼容,因此不要使用 10.2 以下的版本。

若是选择使用 Android 平台,需要进行 Android 可执行文件的编译,推荐使用 Android NDK 工具进行交叉编译,下载路径为:Android_NDK 交叉编译工具下载地址,推荐使用 r18b 版本。

具体的编译方式也可以参考 RKLLM-Toolkit 工具链文件中的 example/build_demo.sh。

2.4 芯片内核更新 由于当前公开的固件内核驱动版本不支持 RKLLM 工具,因此需要更新内核。rknpu 驱动包支持两 个主要内核版本:kernel-5.10 和 kernel-6.1。对于 kernel-5.10,建议使用具体版本号 5.10.198,repo: GitHub - rockchip-linux/kernel at develop-5.10;对于 kernel-6.1,建议使用具体版本号 6.1.57。可在 内核根目录下的 Makefile 中确认具体版本号。 更新步骤如下: a. 下载压缩包 rknpu_driver_0.9.6_20240322.tar.bz2。 b. 解压该压缩包,将其中的 rknpu 驱动代码覆盖到当前内核代码目录。 c. 重新编译内核。 d. 将新编译的内核烧录到设备中。

Banana P BPI-M7开发板:https://docs.banana-pi.org/zh/BPI-M7/BananaPi_BPI-M7


审核编辑 黄宇

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