# KuiperLLama

**Repository Path**: coldbug/KuiperLLama

## Basic Information

- **Project Name**: KuiperLLama
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-11-13
- **Last Updated**: 2025-12-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# KuiperLLama 动手自制大模型推理框架，支持LLama2/3和Qwen2.5
> News：新课发布，《动手自制大模型推理框架》，全手写cuda算子，课程框架支持LLama2和3.x以及Qwen2.5模型

Hi，各位朋友们好！我是 KuiperInfer 的作者。KuiperInfer 作为一门开源课程，迄今已经在 GitHub 上已斩获 2.5k star。
如今在原课程的基础上，**我们全新推出了《动手自制大模型推理框架》， 新课程支持Llama系列大模型（包括最新的LLama3.2）以及Qwen2.5系列大模型，同时支持 Cuda 加速和 Int8 量化**，自推出以来便广受好评。

## 《动手自制大模型推理框架》课程目录：
https://tvle9mq8jh.feishu.cn/docx/AGb0dpqwfohQ9oxx4QycqbCjnJh
## 《动手自制大模型推理框架》课程优势

1. 采用最新的C++ 20标准去写代码，统一、美观的代码风格，良好的错误处理；
2. 优秀的项目管理形式，我们采用CMake+Git的方式管理项目，接轨大厂；
3. 授人以渔，教大家怎么设计一个现代C++项目，同时教大家怎么用单元测试和Benchmark去测试验证自己的项目； 
4. CPU算子和CUDA双后端实现，对时新的大模型（LLama3和Qwen系列）有非常好的支持。


**如果你对大模型推理感兴趣，想要深入了解并掌握相关技术，想在校招、秋招面试当中脱颖而出，那么这门《动手自制大模型推理框架》课程绝对不容错过。快来加入我们，一起开启学习之旅吧！
    感兴趣的同学欢迎扫一扫课程下方二维码或者添加微信 lyrry1997 参加课程**

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## 《动手自制大模型推理框架》课程项目运行效果
> LLama1.1b fp32模型，视频无加速，运行平台为Nvidia 3060 laptop，速度为60.34 token/s

![](./imgs/do.gif)



## 第三方依赖
> 借助企业级开发库，更快地搭建出大模型推理框架
1. google glog https://github.com/google/glog
2. google gtest https://github.com/google/googletest
3. sentencepiece https://github.com/google/sentencepiece
4. armadillo + openblas https://arma.sourceforge.net/download.html
5. Cuda Toolkit


## 模型下载地址
1. LLama2 https://pan.baidu.com/s/1PF5KqvIvNFR8yDIY1HmTYA?pwd=ma8r 或 https://huggingface.co/fushenshen/lession_model/tree/main

2. Tiny LLama 
- TinyLLama模型 https://huggingface.co/karpathy/tinyllamas/tree/main
- TinyLLama分词器 https://huggingface.co/yahma/llama-7b-hf/blob/main/tokenizer.model

3. Qwen2.5/LLama
   
   请参考本项目配套课程，课程参加方式请看本文开头。


## 模型导出
```shell
python export.py llama2_7b.bin --meta-llama path/to/llama/model/7B
# 使用--hf标签从hugging face中加载模型， 指定--version3可以导出量化模型
# 其他使用方法请看export.py中的命令行参数实例
```


## 编译方法
```shell
  mkdir build 
  cd build
  # 需要安装上述的第三方依赖
  cmake ..
  # 或者开启 USE_CPM 选项，自动下载第三方依赖
  cmake -DUSE_CPM=ON ..
  make -j16
```

## 生成文本的方法
```shell
./llama_infer llama2_7b.bin tokenizer.model

```

# LLama3.2 推理

- 以 meta-llama/Llama-3.2-1B 为例，huggingface 上下载模型：
```shell
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
pip3 install huggingface-cli
huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-3.2-1B --local-dir meta-llama/Llama-3.2-1B --local-dir-use-symlinks False
```
- 导出模型：
```shell
python3 tools/export.py Llama-3.2-1B.bin --hf=meta-llama/Llama-3.2-1B
```
- 编译：
```shell
mkdir build 
cd build
# 开启 USE_CPM 选项，自动下载第三方依赖，前提是需要网络畅通
cmake -DUSE_CPM=ON -DLLAMA3_SUPPORT=ON .. 
make -j16
```
- 运行：
```shell
./build/demo/llama_infer Llama-3.2-1B.bin meta-llama/Llama-3.2-1B/tokenizer.json
# 和 huggingface 推理的结果进行对比
python3 hf_infer/llama3_infer.py
```

# Qwen2.5 推理

- 以 Qwen2.5-0.5B 为例，huggingface 上下载模型：
```shell
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
pip3 install huggingface-cli
huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen2.5-0.5B --local-dir Qwen/Qwen2.5-0.5B --local-dir-use-symlinks False
```
- 导出模型：
```shell
python3 tools/export_qwen2.py Qwen2.5-0.5B.bin --hf=Qwen/Qwen2.5-0.5B
```
- 编译：
```shell
mkdir build 
cd build
# 开启 USE_CPM 选项，自动下载第三方依赖，前提是需要网络畅通
cmake -DUSE_CPM=ON -DQWEN2_SUPPORT=ON .. 
make -j16
```
- 运行：
```shell
./build/demo/qwen_infer Qwen2.5-0.5B.bin Qwen/Qwen2.5-0.5B/tokenizer.json
# 和 huggingface 推理的结果进行对比
python3 hf_infer/qwen2_infer.py
```

## Qwen3推理
和上面同理，我们先从huggingface仓库中将模型下载到本地。
1. tools/export_qwen3/load.py中导出为pth，模型的输入`model_name`和输出地址`output_file`依次需要填写；
2. 导出pth格式的模型后，再用同文件夹下的write_bin.py导出qwen.bin；
3. 用CMake选项`QWEN3_SUPPORT`重新编译项目，其他步骤就都是一样的了。