#AIGC創新先鋒者征文大賽# 告訴你一個小秘密！樹莓派跑LLM難上手？為什么不試試Intel 原創 精華
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前言
大型語言模型（LLM）通過其卓越的文本理解與生成能力，為機器智能帶來了革命性的進步。然而，這些模型的運行通常需要消耗大量的計算資源，因此它們主要部署在性能強大的服務器上。
隨著技術的發展和邊緣計算的興起，現在有潛力在更小巧、便攜的設備上部署這些模型。例如，Raspberry Pi 樹莓派和 Intel 哪吒開發套件等單片機。盡管體積小巧，但它們具備足夠的能力運行某些精簡版本的模型。本文就兩款單片機上運行LLM做一個對比，先嘗試在Raspberry Pi 4B運行大模型，然后將該方案在哪吒開發板重建。
一、Raspberry Pi4 上運行大模型Qwen2 0.5B
一般情況下，模型需要兩倍內存大小才能正常運行。因此，本方案使用的8GB的Raspberry Pi4 4B來做推理。
1、環境部署
一般情況下，模型需要兩倍內存大小才能正常運行。因此，本方案使用的8GB的Raspberry Pi4 4B來做推理。
#部署虛擬環境
sudo apt update && sudo apt install git
mkdir my_project
cd my_project
python -m venv env source env/bin/activate
#下載依賴庫
python3 -m pip install torch numpy sentencepiece
sudo apt install g++ build-essential
#下載llama.cpp代碼庫
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
#編譯環境
cd llama.cpp
make
2、模型下載
樹莓派4b的8GB RAM，即使樹莓派5，都不太適合做模型的量化。只能在PC機上做好量化后，再把量化后的模型文件拷貝到樹莓派上部署。具體方式是使用LLaMA.cpp中的convert-hf-to-gguf.py將原模型轉化成GGUF格式。
鑒于Raspberry Pi只有CPU，我們需要優先考慮可以在CPU上運行的模型。本次選擇的大模型是Qwen2 0.5B。
Qwen2 0.5B是阿里云開源的新一代大語言模型，模型規模為0.49B參數，支持最長達32K tokens的上下文長度，在多個評測基準上表現優異，超越了Meta的Llama-3-70B。
這里我們直接從魔搭社區魔搭社區下載已經量化過的GGUF模型文件。
#模型下載
wget https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF/resolve/master/qwen2-0_5b-instruct-q5_k_m.gguf
3、模型運行
大模型推理引擎使用的是llama.cpp，實現模型推理對話。
./llama-cli -m /home/pi/qwen2-0_5b-instruct-q5_k_m.gguf -n 512 -co -i -if -f ../../prompts/chat-with-qwen.txt --in-prefix "<|im_start|>user\n" --in-suffix "<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n" -ngl 24 -fa
4、總結
經過一番折騰，配置環境和編譯，耗去了幾天時間，樹莓派終于成功運行大模型了。雖然可以，但比較吃力。看了網上其他人的嘗試，即使換用具有更強大處理能力的樹莓派5，運行作為資源有限設備設計的Phi-2-Q4（27億參數），由于沒有GPU支撐，所以速度也只有5.13 tokens/s。
所以說，樹莓派5在處理速度上相較于4B有了顯著提升，但在處理大型LLM時仍受到諸多限制。總結樹莓派跑大模型的痛點：一是它無法做模型量化，要么在本地PC機上做好量化再拷貝過來，要么直接下載使用GGUF模型文件。二是它只有CPU，計算能力的提升空間基本被鎖死了。如果要在樹莓派上跑模型，只能選用內存占用較小且僅在 CPU 上運行的模型。看網上有高人設想了一些解決方案，比如：
- 將樹莓派上的小GPU用起來。樹莓派5有個VideoCore GPU，支持Vulkan編程，而llama.cpp也有Vulkan后端，理論上是有可能的。但運行上有些問題，包括死鎖、輸出亂碼等，推測可能和shader有關，還需要進一步研究。
- 用類似T-MAC的方法，加速樹莓派CPU的推理。T-MAC提出用look-up table (LUT) 代替計算，對于低比特量化的模型會很有幫助。例如4-bit相乘，只需要一個16x16的表就能預存所有可能的結果，把乘法變成了查表。
- 采用新的更高效的模型架構，例如RWKV？
但這些方法都還只是停留在理論設想階段，沒有落地實踐，那為什么不直接試下Intel 哪吒呢？
二、Intel 哪吒開發套件上運行大模型Qwen2.5
Intel 哪吒開發套件搭載了英特爾N97處理器（3.6GHz），配備64GB eMMC存儲和8GB LPDDR5內存。英特爾N97處理器屬于 Intel Alder Lake-N 系列，采用僅 E-Core 的設計，專為輕量級辦公、教育設備和超低功耗筆記本電腦設計，成本和功耗更低，更適合嵌入式設備。
關鍵點來了！Intel 哪吒最大的優勢就是自帶集成顯卡，Intel UHD Graphics，我們可以在iGPU上使用OpenVINO來運行大模型。
說干就干！
（一）安裝OpenVINO配置環境
1、安裝OpenVINO
從OpenVINO官網下載linux版本的壓縮包，再解壓，安裝依賴，配置環境變量。
#解壓
tar -zxvf l_openvino_toolkit_ubuntu22_2024.3.0.16041.1e3b88e4e3f_x86_64.tgz
#安裝依賴包
cd l_openvino_toolkit_ubuntu22_2024.3.0.16041.1e3b88e4e3f_x86_64/
sudo -E ./install_dependencies/install_openvino_dependencies.sh
#配置環境變量
source ./setupvars.sh
2、安裝OpenCL runtime packages
既然我們要充分發揮Intel 哪吒的集成顯卡優勢，就還要另外安裝OpenCL runtime packages來把模型部署到iGPU上。具體參考官方文檔，Configurations for Intel? Processor Graphics (GPU) with OpenVINO? — OpenVINO? documentation參考網上經驗，我使用deb包的方式進行安裝，從https://github.com/intel/compute-runtime/releases/tag/24.35.30872.22先下載11個deb包到開發板上，然后再dpkg安裝。
#Create temporary directory
mkdir neo
#Download all *.deb packages
cd neo
wget https://github.com/intel/intel-graphics-compiler/releases/download/igc-1.0.17537.20/intel-igc-core_1.0.17537.20_amd64.deb
wget https://github.com/intel/intel-graphics-compiler/releases/download/igc-1.0.17537.20/intel-igc-opencl_1.0.17537.20_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/intel-level-zero-gpu-dbgsym_1.3.30872.22_amd64.ddeb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/intel-level-zero-gpu-legacy1-dbgsym_1.3.30872.22_amd64.ddeb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/intel-level-zero-gpu-legacy1_1.3.30872.22_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/intel-level-zero-gpu_1.3.30872.22_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/intel-opencl-icd-dbgsym_24.35.30872.22_amd64.ddeb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/intel-opencl-icd-legacy1-dbgsym_24.35.30872.22_amd64.ddeb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/intel-opencl-icd-legacy1_24.35.30872.22_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/intel-opencl-icd_24.35.30872.22_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/libigdgmm12_22.5.0_amd64.deb
#Verify sha256 sums for packages
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/24.35.30872.22/ww35.sum
sha256sum -c ww35.sum
#install required dependencies
apt install ocl-icd-libopencl1
#Install all packages as root
sudo dpkg -i *.deb
（二）模型下載和轉換量化
1、模型下載
本次采用的大模型是Qwen 2.5-0.5B。Qwen2.5是阿里通義團隊近期最新發布的文本生成系列模型，基于更富的語料數據集訓練，相較于 Qwen2，Qwen2.5 獲得了顯著更多的知識（MMLU：85+），并在編程能力（HumanEval 85+）和數學能力（MATH 80+）方面有了大幅提升。此外，新模型在指令執行、生成長文本（超過 8K 標記）、理解結構化數據（例如表格）以及生成結構化輸出特別是 JSON 方面取得了顯著改進。Qwen2.5 模型總體上對各種 system prompt 更具適應性，增強了角色扮演實現和聊天機器人的條件設置功能。Qwen2.5 語言模型支持高達 128K tokens，并能生成最多 8K tokens 的內容。本次使用的是指令調優的0.5B模型，其特點如下：
? 類型：因果語言模型
? 訓練階段：預訓練與后訓練
? 架構：使用RoPE、SwiGLU、RMSNorm、注意力QKV偏置和綁定詞嵌入的transformers
? 參數數量：0.49億
? 非嵌入參數數量：0.36億
? 層數：24
? 注意力頭數（GQA）：查詢14個，鍵值對2個
? 上下文長度：完整32,768token，生成最多8192token
下載模型首選魔搭社區，直接下載到Intel哪吒開發板上。
#安裝lfs
git lfs install
#下載模型
git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.git
2、模型轉換量化
在部署模型之前，我們首先需要將原始的 PyTorch 模型轉換為 OpenVINO? 的 IR 靜態圖格式，并對其進行壓縮，以實現更輕量化的部署和最佳的性能表現。
（1）環境配置
新建一個虛擬環境，安裝依賴。
python3 -m venv openvino_env
source openvino_env/bin/activate
python3 -m pip install --upgrade pip
pip install wheel setuptools
pip install -r requirements.txt
（2）轉換和量化
通過 Optimum 提供的命令行工具 optimum-cli，我們可以一鍵完成模型的格式轉換和權重量化任務。
optimum-cli export openvino --model './local_dir' --task text-generation-with-past --weight-format int4 --group-size 128 --ratio 0.8 Qwen2.5-0.5B-Instruct-int4-ov
我們也可以根據模型的輸出結果，調整其中的量化參數，包括：
–weight-format：量化精度，可以選擇fp32,fp16,int8,int4,int4_sym_g128,int4_asym_g128,int4_sym_g64,int4_asym_g64
–group-size：權重里共享量化參數的通道數量
–ratio：int4/int8 權重比例，默認為1.0，0.6表示60%的權重以 int4 表，40%以 int8 表示
–sym：是否開啟對稱量化
開始轉換，經過一段不算漫長的等待，轉換成功！
（三）模型部署
OpenVINO? 目前提供兩種針對大語言模型的部署方案，一種是基于 Python 接口的 Optimum-intel 工具來進行部署，可以直接用 Transformers 庫的接口來部署模型；另一種是GenAI API 方式，它同時支持 Python 和 C++ 兩種編程語言，安裝容量不到200MB，提供更極致的性能和輕量化的部署方式，更適合邊緣設備上部署大模型。
本文采用的是后者，即GenAI API 方式。GenAI API 提供了 chat 模式的構建方法，通過聲明 pipe.start_chat()以及pipe.finish_chat()，多輪聊天中的歷史數據將被以 kvcache 的形態，在內存中進行管理，從而提升運行效率。
import openvino_genai as ov_genai
pipe = ov_genai.LLMPipeline(llm_model_path, "GPU")
pipe.generate(prompt, eos_token_id=151645, max_length=500)
def streamer(subword):
print(subword, end='', flush=True)
return False
pipe.generate(prompt, eos_token_id=151645, max_length=500, streamer=streamer)
好了，模型啟動了，我們讓它做個自我介紹。
看來回答得非常流暢絲滑！
三、Intel 哪吒開發套件上運行大模型Phi-3.5-mini
還不死心，繼續上難度，再換一個尺寸更大的模型，看看Intel哪吒是否hold住?
這次我們選用的是Phi-3.5-mini，它是微軟推出的新一代 AI 模型系列中的輕量級模型，專為資源受限的環境設計，特別適合在資源受限的環境中進行復雜的語言處理任務。該模型具有以下特點：
- 模型參數和結構：
? Phi-3.5-mini 擁有38億參數，是一個密集的僅解碼器Transformer模型，使用與Phi-3 Mini相同的分詞器。
? 該模型基于Phi-3的數據集構建，包括合成數據和經過篩選的公開網站數據，重點關注高質量、推理密集的數據。 - 應用和性能：
? Phi-3.5-mini 特別適合在嵌入式系統和移動應用中進行快速文本處理和代碼生成。
? 該模型在基準測試中的表現超越了GPT4o、Llama 3.1、Gemini Flash等同類模型，顯示出其強大的性能。 - 設計目標和適用場景：
? 針對基礎快速推理任務設計，適合在內存和算力受限的環境中運行，支持128k上下文長度。
? 該模型在處理長達128K個token的長上下文方面表現出色，這使其在多種語言處理任務中都非常有效。 - 技術優勢：
? 經過嚴格的增強過程，包括監督微調和直接首選項優化，以確保精確地遵循指令和實施可靠的安全措施。
? 支持多語言處理和多輪對話能力，優化了處理高質量、推理密集數據的能力。
1、下載模型
這次我們偷懶一下，直接下載已經轉換好的IR文件到Intel哪吒開發板上。
huggingface-cli download --resume-download OpenVINO/Phi-3-mini-4k-instruct-int4-ov --local-dir Phi-3-mini-4k-instruct-int4-ov
參數規模3.8B的Phi-3.5-mini，轉換成IR格式后，模型大小為2.5G。
2、運行流式聊天機器人
繼續采用GenAI API 方式，用iGPU推理。
python3 chat_genai.py --model_path {your_path}/Phi-3-mini-4k-instruct-int4-ov --max_sequence_length 4096 --device GPU
這次問它一個難一點的問題，“比較python和rust兩種編程語言的優劣”。
Phi-3.5模型真的名不虛傳！簡直人生開掛了，輸出速度目測每秒10個token，整整持續輸出了二十多分鐘，共2903字，算上標點符合16285個字符。
令人難以想象這是在一個單片機上跑大模型的效果，要么是Phi-3.5模型，要么是Intel 哪吒厲害，要么是微軟和英特爾聯手特別厲害！
