基本上這個轉換有兩大類方法, 一類是用官方 tool 去轉, 另一類就是寫個 Python 小程式去做. 原先我都是嘗試後面這路, 但要顧慮的東西很多, 一下修語法, 一下 memory 爆掉, 而是默默出錯時也會轉出 model, 要測試過才知道它的智力有沒有受損？搞得滿累的.
當我再次卡在下面這個檔案限制時, 我就決定換方法了 (悔不當初).
RuntimeError: The serialized model is larger than the 2GiB limit imposed by the protobuf library. Therefore the output file must be a file path, so that the ONNX external data can be written to the same directory. Please specify the output file name.
官方做法其實很簡單, 唯一要顧慮的是 onnx, onnxruntime, onnxruntime_genai 這三個軟體有沒有跟系統衝突？ 有沒有跟 NPU tool 衝突 ? 這些搞定就可以了. 用 CPU 也不會轉太久. 這次的障礙是 DeepSeek 跟我講錯指令, 下面這行跑起來找不到 builder.
python -m onnxruntime_genai.builder --model microsoft/phi-2 --precision fp16
我去 onnxruntime 安裝的目錄下找, 確實也沒有對應的程式, 所以我把 Monica 預設的 DeepSeek R1 切到提供第二個意見的 Claude Sonnet V3.7, 它就指出 DeepSeek 的錯誤了, 哈！正確指令如下：
python -m onnxruntime_genai.models.builder \
--model microsoft/phi-2 \
--precision fp32 \
--output ./phi-2-onnx \
--execution_provider cpu \
--cache_dir ~/.cache/huggingface \
--extra_options trust_remote_code=True
轉完之後, 當然要測試一下有沒有問題？ 如果發現它答非所問, 應該就是轉錯了. 然而, 我發現 DeepSeek R1 寫的測試程式還是遜了一點, 所以我又讓 Claude 重寫一次.
import numpy as np
import onnxruntime as ort
from transformers import AutoTokenizer
from typing import List, Dict, Optional, Tuple
import time
class Phi2ONNXGenerator:
def __init__(self, model_path: str, tokenizer_path: str = "microsoft/phi-2"):
"""初始化 Phi-2 ONNX 生成器"""
# 載入分詞器
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)
self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token
# 設定 ONNX 執行選項以優化效能
sess_options = ort.SessionOptions()
sess_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
sess_options.intra_op_num_threads = 4 # 調整為您的 CPU 核心數
sess_options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL
# 建立推理會話
self.session = ort.InferenceSession(
model_path,
sess_options=sess_options,
providers=['CPUExecutionProvider']
)
# 獲取模型輸入輸出資訊
self.input_names = [input.name for input in self.session.get_inputs()]
self.output_names = [output.name for output in self.session.get_outputs()]
# 模型常數
self.num_layers = 32 # Phi-2 有 32 層注意力層
self.head_dim = 80 # 每個注意力頭的維度
self.num_heads = 32 # 注意力頭數量
# 快取字首
self.key_prefix = 'past_key_values.'
self.key_suffix = '.key'
self.value_suffix = '.value'
def _initialize_kv_cache(self, batch_size: int = 1) -> Dict[str, np.ndarray]:
"""初始化 KV 快取為零張量，使用預分配記憶體"""
kv_cache = {}
for i in range(self.num_layers):
k_name = f'{self.key_prefix}{i}{self.key_suffix}'
v_name = f'{self.key_prefix}{i}{self.value_suffix}'
# 預分配零張量
kv_cache[k_name] = np.zeros(
(batch_size, self.num_heads, 0, self.head_dim), dtype=np.float32
)
kv_cache[v_name] = np.zeros(
(batch_size, self.num_heads, 0, self.head_dim), dtype=np.float32
)
return kv_cache
def _prepare_inputs(self,
input_ids: np.ndarray,
attention_mask: np.ndarray,
kv_cache: Optional[Dict[str, np.ndarray]] = None) -> Dict[str, np.ndarray]:
"""準備模型輸入"""
inputs = {
'input_ids': input_ids,
'attention_mask': attention_mask
}
# 加入 KV 快取（如果提供）
if kv_cache:
inputs.update(kv_cache)
return inputs
def _update_kv_cache(self, outputs, start_idx: int = 1) -> Dict[str, np.ndarray]:
"""從模型輸出更新 KV 快取"""
kv_cache = {}
for i in range(self.num_layers):
k_idx = start_idx + 2*i
v_idx = start_idx + 2*i + 1
k_name = f'{self.key_prefix}{i}{self.key_suffix}'
v_name = f'{self.key_prefix}{i}{self.value_suffix}'
kv_cache[k_name] = outputs[k_idx]
kv_cache[v_name] = outputs[v_idx]
return kv_cache
def generate(self,
prompt: str,
max_new_tokens: int = 100,
temperature: float = 1.0,
top_k: int = 50,
top_p: float = 0.9,
do_sample: bool = True) -> str:
"""生成文本"""
start_time = time.time()
# 編碼輸入文本
encoded_input = self.tokenizer(prompt, return_tensors="np")
input_ids = encoded_input['input_ids'].astype(np.int64)
attention_mask = encoded_input['attention_mask'].astype(np.int64)
# 初始化 KV 快取
kv_cache = self._initialize_kv_cache()
# 初始化輸入
onnx_inputs = self._prepare_inputs(input_ids, attention_mask, kv_cache)
# 保存原始提示的 token IDs
prompt_ids = input_ids[0].tolist()
generated_ids = []
# 逐步生成文本
for i in range(max_new_tokens):
# 執行推理
outputs = self.session.run(None, onnx_inputs)
# 獲取 logits
logits = outputs[0][:, -1, :] # [batch, vocab_size]
# 應用溫度
if temperature > 0:
logits = logits / temperature
# 選擇下一個 token
if do_sample:
# Top-K 過濾
if top_k > 0:
indices_to_remove = logits < np.partition(logits, -top_k, axis=-1)[..., -top_k:][..., :1]
logits[indices_to_remove] = -float('Inf')
# Top-p (nucleus) 採樣
if top_p < 1.0:
sorted_logits = np.sort(logits, axis=-1)[:, ::-1]
cumulative_probs = np.cumsum(np.exp(sorted_logits) / np.sum(np.exp(sorted_logits), axis=-1, keepdims=True), axis=-1)
sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p
sorted_indices_to_remove[:, 1:] = sorted_indices_to_remove[:, :-1].copy()
sorted_indices_to_remove[:, 0] = False
# 將索引轉換回原始順序
indices_to_remove = np.zeros_like(logits, dtype=bool)
for batch_idx in range(logits.shape[0]):
indices_to_remove[batch_idx, np.argsort(-logits[batch_idx])[sorted_indices_to_remove[batch_idx]]] = True
logits[indices_to_remove] = -float('Inf')
# 計算概率並採樣
probs = np.exp(logits) / np.sum(np.exp(logits), axis=-1, keepdims=True)
next_token = np.random.choice(probs.shape[-1], p=probs[0])
else:
# 貪婪解碼
next_token = np.argmax(logits, axis=-1)[0]
# 終止條件
if next_token == self.tokenizer.eos_token_id:
break
# 更新生成的 token 列表
generated_ids.append(int(next_token))
# 更新輸入
onnx_inputs['input_ids'] = np.array([[next_token]], dtype=np.int64)
# 更新注意力遮罩
new_attention_mask = np.ones((1, attention_mask.shape[1] + 1), dtype=np.int64)
new_attention_mask[0, :attention_mask.shape[1]] = attention_mask[0]
attention_mask = new_attention_mask
onnx_inputs['attention_mask'] = attention_mask
# 更新 KV 快取
kv_cache = self._update_kv_cache(outputs)
onnx_inputs.update(kv_cache)
# 計算生成時間
generation_time = time.time() - start_time
tokens_per_second = len(generated_ids) / generation_time if generation_time > 0 else 0
# 解碼並返回生成的文本
result = self.tokenizer.decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
print(f"生成了 {len(generated_ids)} 個 tokens，耗時 {generation_time:.2f} 秒 ({tokens_per_second:.2f} tokens/秒)")
return result
# 使用範例
if __name__ == "__main__":
# 初始化生成器
generator = Phi2ONNXGenerator(
model_path='./phi-2-onnx/model.onnx',
tokenizer_path="microsoft/phi-2"
)
# 生成文本
prompt = "find all prime numbers below 120"
result = generator.generate(
prompt=prompt,
max_new_tokens=200,
temperature=0.7,
top_p=0.9,
do_sample=True
)
print(f"\n提示：\n{prompt}")
print(f"\n生成結果：\n{result}")
DeepSeek R1 給的 inference 程式會寫出大致正確但有錯誤的程式 – 邏輯正確, 但引用函數未定義. 我以為 PHI-2 的極限就是這樣了. 想不到 Claude inference 程式寫得好, 答案竟然也跟著好很多 （雖然還有錯）！ 在同樣的 model 下也會有顯著的差異, 令我太意外了.
Claude V3.7 Inference 產生的答案：
import numpy as np
def find_primes(n):
primes = np.arange(2, n)
for i in range(2, int(np.sqrt(n))+1):
primes = primes[primes%i!= 0]
return primes
print(find_primes(120))
DeepSeek-R1 Inference 產生的答案：
import numpy as np
# Define the upper limit
upper_limit = 120
# Create an array of numbers from 2 to the upper limit
numbers = np.arange(2, upper_limit)
# Use the isprime function to find all prime numbers
primes = numbers[np.vectorize(isprime)(numbers)]
print(primes)
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