使用 Vulkan 后端构建和运行 ExecuTorch

ExecuTorch Vulkan 委托是 ExecuTorch 的原生 GPU 委托。

您将在本教程中学到什么：

• 如何导出具有部分 GPU 委托的 Llama3.2-1B 参数模型

• 如何在 Android 上执行部分委托模型

先决条件：

• 按照设置 ExecuTorch 进行操作

• 此外，还建议您通读 ExecuTorch Vulkan Delegate 并按照该页面中的示例进行操作

先决条件

请注意，以下所有步骤都应从 ExecuTorch 存储库中执行 root 目录，并假设您已完成设置 ExecuTorch 的 ExecuTorch 中。

此外，还假设已安装 Android NDK 和 Android SDK，并且 设置了以下环境示例。

export ANDROID_NDK=<path_to_ndk>
# Select an appropriate Android ABI for your device
export ANDROID_ABI=arm64-v8a
# All subsequent commands should be performed from ExecuTorch repo root
cd <path_to_executorch_root>
# Make sure adb works
adb --version

将 Llama3.2-1B 模型降级为 Vulkan

注意

生成的模型将仅部分委托给 Vulkan 后端。在 特别地，只有二元算术运算符 （， ， ， ）， 矩阵乘法运算符 （， ）， 线性图层 （） 将通过 Vulkan 在 GPU 上执行 委托。模型的其余部分将使用 Portable 运算符执行。aten.addaten.subaten.mulaten.divaten.mmaten.bmmaten.linear

Operator 对 LLaMA 模型的支持目前正在积极开发中;请 查看 ExecuTorch 存储库的分支，了解最新功能。main

首先，从 Llama 网站获取模型的 和 文件。consolidated.00.pthparams.jsontokenizer.modelLlama3.2-1B

下载文件后，可以使用该脚本 将 Llama 模型部分降低为 Vulkan。export_llama

# The files will usually be downloaded to ~/.llama
python -m examples.models.llama.export_llama \
  --disable_dynamic_shape --vulkan -kv --use_sdpa_with_kv_cache -d fp32 \
  --model "llama3_2" \ 
  -c ~/.llama/checkpoints/Llama3.2-1B/consolidated.00.pth \
  -p ~/.llama/checkpoints/Llama3.2-1B/params.json \
  --metadata '{"get_bos_id":128000, "get_eos_ids":[128009, 128001]}'

由于运行 脚本。vulkan_llama2.pte

将 tokenizer 二进制文件推送到您的 Android 设备上：vulkan_llama2.pte

adb push ~/.llama/tokenizer.model /data/local/tmp/
adb push vulkan_llama2.pte /data/local/tmp/

在 Android 上构建并运行 LLaMA 运行程序二进制文件

首先，构建并安装 ExecuTorch 库，然后构建 LLaMA 运行程序 二进制文件。

./install_requirements.sh --clean
(mkdir cmake-android-out && \
  cmake . -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=cmake-android-out \
    -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$ANDROID_NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake \
    -DANDROID_ABI=$ANDROID_ABI \
    -DEXECUTORCH_BUILD_EXTENSION_DATA_LOADER=ON \
    -DEXECUTORCH_BUILD_EXTENSION_MODULE=ON \
    -DEXECUTORCH_BUILD_EXTENSION_TENSOR=ON \
    -DEXECUTORCH_BUILD_VULKAN=ON \
    -DEXECUTORCH_BUILD_KERNELS_QUANTIZED=ON \
    -DEXECUTORCH_BUILD_KERNELS_CUSTOM=ON \
    -DPYTHON_EXECUTABLE=python \
    -Bcmake-android-out && \
  cmake --build cmake-android-out -j16 --target install)

# Build LLaMA Runner library
(rm -rf cmake-android-out/examples/models/llama && \
  cmake examples/models/llama \
    -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$ANDROID_NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake \
    -DANDROID_ABI=$ANDROID_ABI \
    -DEXECUTORCH_BUILD_KERNELS_OPTIMIZED=ON \
    -DEXECUTORCH_BUILD_KERNELS_CUSTOM=ON \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=cmake-android-out \
    -DPYTHON_EXECUTABLE=python \
    -Bcmake-android-out/examples/models/llama && \
  cmake --build cmake-android-out/examples/models/llama -j16)

最后，在您的 Android 设备上推送并运行 llama runner 二进制文件。请注意， 您的设备必须具有足够的 GPU 内存来执行模型。

adb push cmake-android-out/examples/models/llama/llama_main /data/local/tmp/llama_main

adb shell /data/local/tmp/llama_main \
    --model_path=/data/local/tmp/vulkan_llama2.pte \
    --tokenizer_path=/data/local/tmp/tokenizer.model \
    --prompt "Hello"

请注意，由于大量 delegate blob 中的命令，这需要与 每个子图的 GPU。预计性能将随着 的 支持量化。