> [!IMPORTANT] > `bigdl-llm` 现已更名为 `ipex-llm` (请参阅[此处](docs/mddocs/Quickstart/bigdl_llm_migration.md)的迁移指南); 你可以在[此处](https://github.com/intel-analytics/BigDL-2.x)找到原始的 BigDL 项目。 --- # Intel® LLM Library for PyTorch*

< English | 中文 >

**`ipex-llm`** 是一个将大语言模型高效地运行于 Intel [GPU](docs/mddocs/Quickstart/install_windows_gpu.md) *(如搭载集成显卡的个人电脑，Arc 独立显卡、Flex 及 Max 数据中心 GPU 等)*、[NPU](docs/mddocs/Quickstart/npu_quickstart.md) 和 CPU 上的大模型 XPU 加速库[^1]。 > [!NOTE] > - *它构建在 **`llama.cpp`**, **`transformers`**, **`bitsandbytes`**, **`vLLM`**, **`qlora`**, **`AutoGPTQ`**, **`AutoAWQ`** 等优秀工作之上。* > - *它可以与 [llama.cpp](docs/mddocs/Quickstart/llama_cpp_quickstart.zh-CN.md), [Ollama](docs/mddocs/Quickstart/ollama_quickstart.zh-CN.md), [HuggingFace transformers](python/llm/example/GPU/HuggingFace), [LangChain](python/llm/example/GPU/LangChain), [LlamaIndex](python/llm/example/GPU/LlamaIndex), [vLLM](docs/mddocs/Quickstart/vLLM_quickstart.md), [Text-Generation-WebUI](docs/mddocs/Quickstart/webui_quickstart.md), [DeepSpeed-AutoTP](python/llm/example/GPU/Deepspeed-AutoTP), [FastChat](docs/mddocs/Quickstart/fastchat_quickstart.md), [Axolotl](docs/mddocs/Quickstart/axolotl_quickstart.md), [HuggingFace PEFT](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning), [HuggingFace TRL](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/DPO), [AutoGen](python/llm/example/CPU/Applications/autogen), [ModeScope](python/llm/example/GPU/ModelScope-Models) 等无缝衔接。* > - ***70+** 模型已经在 `ipex-llm` 上得到优化和验证（如 Llama, Phi, Mistral, Mixtral, Whisper, Qwen, MiniCPM, Qwen-VL, MiniCPM-V 等), 以获得先进的 **大模型算法优化**, **XPU 加速** 以及 **低比特（FP8FP8/FP6/FP4/INT4) 支持**；更多模型信息请参阅[这里](#模型验证)。* ## 最新更新 🔥 - [2025/01] 新增在 Intel Arc [B580](docs/mddocs/Quickstart/bmg_quickstart.md) GPU 上运行 `ipex-llm` 的指南。 - [2024/12] 新增在 Intel GPU 上运行 [Ollama 0.4.6](docs/mddocs/Quickstart/ollama_quickstart.zh-CN.md) 的支持。 - [2024/12] 增加了对 Intel Core Ultra [NPU](docs/mddocs/Quickstart/npu_quickstart.md)（包括 100H，200V 和 200K 系列）的 **Python** 和 **C++** 支持。 - [2024/11] 新增在 Intel Arc GPUs 上运行 [vLLM 0.6.2](docs/mddocs/DockerGuides/vllm_docker_quickstart.md) 的支持。
更多更新
- [2024/07] 新增 Microsoft **GraphRAG** 的支持（使用运行在本地 Intel GPU 上的 LLM），详情参考[快速入门指南](docs/mddocs/Quickstart/graphrag_quickstart.md)。 - [2024/07] 全面增强了对多模态大模型的支持，包括 [StableDiffusion](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/StableDiffusion), [Phi-3-Vision](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/phi-3-vision), [Qwen-VL](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/qwen-vl)，更多详情请点击[这里](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal)。 - [2024/07] 新增 Intel GPU 上 **FP6** 的支持，详情参考[更多数据类型样例](python/llm/example/GPU/HuggingFace/More-Data-Types)。 - [2024/06] 新增对 Intel Core Ultra 处理器中 **NPU** 的实验性支持，详情参考[相关示例](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels)。 - [2024/06] 增加了对[流水线并行推理](python/llm/example/GPU/Pipeline-Parallel-Inference)的全面支持，使得用两块或更多 Intel GPU（如 Arc）上运行 LLM 变得更容易。 - [2024/06] 新增在 Intel GPU 上运行 **RAGFlow** 的支持，详情参考[快速入门指南](docs/mddocs/Quickstart/ragflow_quickstart.md)。 - [2024/05] 新增 **Axolotl** 的支持，可以在 Intel GPU 上进行LLM微调，详情参考[快速入门指南](docs/mddocs/Quickstart/axolotl_quickstart.md)。 - [2024/05] 你可以使用 **Docker** [images](#docker) 很容易地运行 `ipex-llm` 推理、服务和微调。 - [2024/05] 你能够在 Windows 上仅使用 "*[one command](docs/mddocs/Quickstart/install_windows_gpu.zh-CN.md#安装-ipex-llm)*" 来安装 `ipex-llm`。 - [2024/04] 你现在可以在 Intel GPU 上使用 `ipex-llm` 运行 **Open WebUI** ，详情参考[快速入门指南](docs/mddocs/Quickstart/open_webui_with_ollama_quickstart.md)。 - [2024/04] 你现在可以在 Intel GPU 上使用 `ipex-llm` 以及 `llama.cpp` 和 `ollama` 运行 **Llama 3** ，详情参考[快速入门指南](docs/mddocs/Quickstart/llama3_llamacpp_ollama_quickstart.md)。 - [2024/04] `ipex-llm` 现在在Intel [GPU](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/llama3) 和 [CPU](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/llama3) 上都支持 **Llama 3** 了。 - [2024/04] `ipex-llm` 现在提供 C++ 推理, 在 Intel GPU 上它可以用作运行 [llama.cpp](docs/mddocs/Quickstart/llama_cpp_quickstart.zh-CN.md) 和 [ollama](docs/mddocs/Quickstart/ollama_quickstart.zh-CN.md) 的加速后端。 - [2024/03] `bigdl-llm` 现已更名为 `ipex-llm` (请参阅[此处](docs/mddocs/Quickstart/bigdl_llm_migration.md)的迁移指南)，你可以在[这里](https://github.com/intel-analytics/bigdl-2.x)找到原始BigDL项目。 - [2024/02] `ipex-llm` 现在支持直接从 [ModelScope](python/llm/example/GPU/ModelScope-Models) ([魔搭](python/llm/example/CPU/ModelScope-Models)) loading 模型。 - [2024/02] `ipex-llm` 增加 **INT2** 的支持 (基于 llama.cpp [IQ2](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Advanced-Quantizations/GGUF-IQ2) 机制), 这使得在具有 16GB VRAM 的 Intel GPU 上运行大型 LLM（例如 Mixtral-8x7B）成为可能。 - [2024/02] 用户现在可以通过 [Text-Generation-WebUI](https://github.com/intel-analytics/text-generation-webui) GUI 使用 `ipex-llm`。 - [2024/02] `ipex-llm` 现在支持 *[Self-Speculative Decoding](docs/mddocs/Inference/Self_Speculative_Decoding.md)*，这使得在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/Speculative-Decoding) 和 [CPU](python/llm/example/CPU/Speculative-Decoding) 上为 FP16 和 BF16 推理带来 **~30% 加速** 。 - [2024/02] `ipex-llm` 现在支持在 Intel GPU 上进行各种 LLM 微调(包括 [LoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/LoRA), [QLoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/QLoRA), [DPO](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/DPO), [QA-LoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/QA-LoRA) 和 [ReLoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/ReLora))。 - [2024/01] 使用 `ipex-llm` [QLoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/QLoRA)，我们成功地在 8 个 Intel Max 1550 GPU 上使用 [Standford-Alpaca](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/QLoRA/alpaca-qlora) 数据集分别对 LLaMA2-7B（**21 分钟内**）和 LLaMA2-70B（**3.14 小时内**）进行了微调，具体详情参阅[博客](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/finetuning-llms-on-intel-gpus-using-bigdl-llm.html)。 - [2023/12] `ipex-llm` 现在支持 [ReLoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/ReLora) (具体内容请参阅 *["ReLoRA: High-Rank Training Through Low-Rank Updates"](https://arxiv.org/abs/2307.05695)*). - [2023/12] `ipex-llm` 现在在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/mixtral) 和 [CPU](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/mixtral) 上均支持 [Mixtral-8x7B](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/mixtral)。 - [2023/12] `ipex-llm` 现在支持 [QA-LoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/QA-LoRA) (具体内容请参阅 *["QA-LoRA: Quantization-Aware Low-Rank Adaptation of Large Language Models"](https://arxiv.org/abs/2309.14717)*). - [2023/12] `ipex-llm` 现在在 Intel ***GPU*** 上支持 [FP8 and FP4 inference](python/llm/example/GPU/HuggingFace/More-Data-Types)。 - [2023/11] 初步支持直接将 [GGUF](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Advanced-Quantizations/GGUF)，[AWQ](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Advanced-Quantizations/AWQ) 和 [GPTQ](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Advanced-Quantizations/GPTQ) 模型加载到 `ipex-llm` 中。 - [2023/11] `ipex-llm` 现在在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/vLLM-Serving) 和 [CPU](python/llm/example/CPU/vLLM-Serving) 上都支持 [vLLM continuous batching](python/llm/example/GPU/vLLM-Serving) 。 - [2023/10] `ipex-llm` 现在在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/QLoRA) 和 [CPU](python/llm/example/CPU/QLoRA-FineTuning) 上均支持 [QLoRA finetuning](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/QLoRA) 。 - [2023/10] `ipex-llm` 现在在 Intel GPU 和 CPU 上都支持 [FastChat serving](python/llm/src/ipex_llm/llm/serving) 。 - [2023/09] `ipex-llm` 现在支持 [Intel GPU](python/llm/example/GPU) (包括 iGPU, Arc, Flex 和 MAX)。 - [2023/09] `ipex-llm` [教程](https://github.com/intel-analytics/ipex-llm-tutorial) 已发布。
## `ipex-llm` Demo 以下分别是使用 `ipex-llm` 在英特尔酷睿Ultra iGPU、酷睿Ultra NPU、单卡 Arc GPU 或双卡 Arc GPU 上运行本地 LLM 的 DEMO 演示，
Intel Core Ultra (Series 1) iGPU Intel Core Ultra (Series 2) NPU Intel Arc dGPU 2-Card Intel Arc dGPUs
Ollama
(Mistral-7B Q4_K) 		HuggingFace
(Llama3.2-3B SYM_INT4) 		TextGeneration-WebUI
(Llama3-8B FP8) 		FastChat
(QWen1.5-32B FP6)
## `ipex-llm` 性能 下图展示了在 Intel Core Ultra 和 Intel Arc GPU 上的 **Token 生成速度**[^1]（更多详情可点击 [[2]](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/accelerate-meta-llama3-with-intel-ai-solutions.html)[[3]](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/accelerate-microsoft-phi-3-models-intel-ai-soln.html)[[4]](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/intel-ai-solutions-accelerate-alibaba-qwen2-llms.html))。
如果需要自己进行 `ipex-llm` 性能基准测试，可参考[基准测试指南](docs/mddocs/Quickstart/benchmark_quickstart.md)。 ## 模型准确率 部分模型的 **Perplexity** 结果如下所示（使用 Wikitext 数据集和[此处](https://github.com/intel-analytics/ipex-llm/tree/main/python/llm/dev/benchmark/perplexity)的脚本进行测试)。 |Perplexity |sym_int4 |q4_k |fp6 |fp8_e5m2 |fp8_e4m3 |fp16 | |---------------------------|---------|-------|-------|---------|---------|-------| |Llama-2-7B-chat-hf |6.364 |6.218 |6.092 |6.180 |6.098 |6.096 | |Mistral-7B-Instruct-v0.2 |5.365 |5.320 |5.270 |5.273 |5.246 |5.244 | |Baichuan2-7B-chat |6.734 |6.727 |6.527 |6.539 |6.488 |6.508 | |Qwen1.5-7B-chat |8.865 |8.816 |8.557 |8.846 |8.530 |8.607 | |Llama-3.1-8B-Instruct |6.705 |6.566 |6.338 |6.383 |6.325 |6.267 | |gemma-2-9b-it |7.541 |7.412 |7.269 |7.380 |7.268 |7.270 | |Baichuan2-13B-Chat |6.313 |6.160 |6.070 |6.145 |6.086 |6.031 | |Llama-2-13b-chat-hf |5.449 |5.422 |5.341 |5.384 |5.332 |5.329 | |Qwen1.5-14B-Chat |7.529 |7.520 |7.367 |7.504 |7.297 |7.334 | [^1]: Performance varies by use, configuration and other factors. `ipex-llm` may not optimize to the same degree for non-Intel products. Learn more at www.Intel.com/PerformanceIndex ## `ipex-llm` 快速入门 ### 使用 - [Arc B580](docs/mddocs/Quickstart/bmg_quickstart.md): 在 Intel Arc **B580** GPU 上运行 `ipex-llm`（包括 Ollama, llama.cpp, PyTorch, HuggingFace 等） - [NPU](docs/mddocs/Quickstart/npu_quickstart.md): 在 Intel **NPU** 上运行 `ipex-llm`（支持 Python 和 C++） - [llama.cpp](docs/mddocs/Quickstart/llama_cpp_quickstart.zh-CN.md): 在 Intel GPU 上运行 **llama.cpp** (*使用 `ipex-llm` 的 C++ 接口*) - [Ollama](docs/mddocs/Quickstart/ollama_quickstart.zh-CN.md): 在 Intel GPU 上运行 **ollama** (*使用 `ipex-llm` 的 C++ 接口*) - [PyTorch/HuggingFace](docs/mddocs/Quickstart/install_windows_gpu.zh-CN.md): 使用 [Windows](docs/mddocs/Quickstart/install_windows_gpu.zh-CN.md) 和 [Linux](docs/mddocs/Quickstart/install_linux_gpu.zh-CN.md) 在 Intel GPU 上运行 **PyTorch**、**HuggingFace**、**LangChain**、**LlamaIndex** 等 (*使用 `ipex-llm` 的 Python 接口*) - [vLLM](docs/mddocs/Quickstart/vLLM_quickstart.md): 在 Intel [GPU](docs/mddocs/DockerGuides/vllm_docker_quickstart.md) 和 [CPU](docs/mddocs/DockerGuides/vllm_cpu_docker_quickstart.md) 上使用 `ipex-llm` 运行 **vLLM** - [FastChat](docs/mddocs/Quickstart/fastchat_quickstart.md): 在 Intel GPU 和 CPU 上使用 `ipex-llm` 运行 **FastChat** 服务 - [Serving on multiple Intel GPUs](docs/mddocs/Quickstart/deepspeed_autotp_fastapi_quickstart.md): 利用 DeepSpeed AutoTP 和 FastAPI 在 **多个 Intel GPU** 上运行 `ipex-llm` 推理服务 - [Text-Generation-WebUI](docs/mddocs/Quickstart/webui_quickstart.md): 使用 `ipex-llm` 运行 `oobabooga` **WebUI** - [Axolotl](docs/mddocs/Quickstart/axolotl_quickstart.md): 使用 **Axolotl** 和 `ipex-llm` 进行 LLM 微调 - [Benchmarking](docs/mddocs/Quickstart/benchmark_quickstart.md): 在 Intel GPU 和 CPU 上运行**性能基准测试**（延迟和吞吐量） ### Docker - [GPU Inference in C++](docs/mddocs/DockerGuides/docker_cpp_xpu_quickstart.md): 在 Intel GPU 上使用 `ipex-llm` 运行 `llama.cpp`, `ollama`等 - [GPU Inference in Python](docs/mddocs/DockerGuides/docker_pytorch_inference_gpu.md) : 在 Intel GPU 上使用 `ipex-llm` 运行 HuggingFace `transformers`, `LangChain`, `LlamaIndex`, `ModelScope`，等 - [vLLM on GPU](docs/mddocs/DockerGuides/vllm_docker_quickstart.md): 在 Intel GPU 上使用 `ipex-llm` 运行 `vLLM` 推理服务 - [vLLM on CPU](docs/mddocs/DockerGuides/vllm_cpu_docker_quickstart.md): 在 Intel CPU 上使用 `ipex-llm` 运行 `vLLM` 推理服务 - [FastChat on GPU](docs/mddocs/DockerGuides/fastchat_docker_quickstart.md): 在 Intel GPU 上使用 `ipex-llm` 运行 `FastChat` 推理服务 - [VSCode on GPU](docs/mddocs/DockerGuides/docker_run_pytorch_inference_in_vscode.md): 在 Intel GPU 上使用 VSCode 开发并运行基于 Python 的 `ipex-llm` 应用 ### 应用 - [GraphRAG](docs/mddocs/Quickstart/graphrag_quickstart.md): 基于 `ipex-llm` 使用本地 LLM 运行 Microsoft 的 `GraphRAG` - [RAGFlow](docs/mddocs/Quickstart/ragflow_quickstart.md): 基于 `ipex-llm` 运行 `RAGFlow` (*一个开源的 RAG 引擎*) - [LangChain-Chatchat](docs/mddocs/Quickstart/chatchat_quickstart.md): 基于 `ipex-llm` 运行 `LangChain-Chatchat` (*使用 RAG pipline 的知识问答库*) - [Coding copilot](docs/mddocs/Quickstart/continue_quickstart.md): 基于 `ipex-llm` 运行 `Continue` (VSCode 里的编码智能助手) - [Open WebUI](docs/mddocs/Quickstart/open_webui_with_ollama_quickstart.md): 基于 `ipex-llm` 运行 `Open WebUI` - [PrivateGPT](docs/mddocs/Quickstart/privateGPT_quickstart.md): 基于 `ipex-llm` 运行 `PrivateGPT` 与文档进行交互 - [Dify platform](docs/mddocs/Quickstart/dify_quickstart.md): 在`Dify`(*一款开源的大语言模型应用开发平台*) 里接入 `ipex-llm` 加速本地 LLM ### 安装 - [Windows GPU](docs/mddocs/Quickstart/install_windows_gpu.zh-CN.md): 在带有 Intel GPU 的 Windows 系统上安装 `ipex-llm` - [Linux GPU](docs/mddocs/Quickstart/install_linux_gpu.zh-CN.md): 在带有 Intel GPU 的Linux系统上安装 `ipex-llm` - *更多内容, 请参考[完整安装指南](docs/mddocs/Overview/install.md)* ### 代码示例 - #### 低比特推理 - [INT4 inference](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM): 在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM) 和 [CPU](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model) 上进行 **INT4** LLM 推理 - [FP8/FP6/FP4 inference](python/llm/example/GPU/HuggingFace/More-Data-Types): 在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/HuggingFace/More-Data-Types) 上进行 **FP8**，**FP6** 和 **FP4** LLM 推理 - [INT8 inference](python/llm/example/GPU/HuggingFace/More-Data-Types): 在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/HuggingFace/More-Data-Types) 和 [CPU](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/More-Data-Types) 上进行 **INT8** LLM 推理 - [INT2 inference](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Advanced-Quantizations/GGUF-IQ2): 在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Advanced-Quantizations/GGUF-IQ2) 上进行 **INT2** LLM 推理 (基于 llama.cpp IQ2 机制) - #### FP16/BF16 推理 - 在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/Speculative-Decoding) 上进行 **FP16** LLM 推理（并使用 [self-speculative decoding](docs/mddocs/Inference/Self_Speculative_Decoding.md) 优化） - 在 Intel [CPU](python/llm/example/CPU/Speculative-Decoding) 上进行 **BF16** LLM 推理（并使用 [self-speculative decoding](docs/mddocs/Inference/Self_Speculative_Decoding.md) 优化） - #### 分布式推理 - 在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/Pipeline-Parallel-Inference) 上进行 **流水线并行** 推理 - 在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/Deepspeed-AutoTP) 上进行 **DeepSpeed AutoTP** 推理 - #### 保存和加载 - [Low-bit models](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Save-Load): 保存和加载 `ipex-llm` 低比特模型 (INT4/FP4/FP6/INT8/FP8/FP16/etc.) - [GGUF](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Advanced-Quantizations/GGUF): 直接将 GGUF 模型加载到 `ipex-llm` 中 - [AWQ](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Advanced-Quantizations/AWQ): 直接将 AWQ 模型加载到 `ipex-llm` 中 - [GPTQ](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Advanced-Quantizations/GPTQ): 直接将 GPTQ 模型加载到 `ipex-llm` 中 - #### 微调 - 在 Intel [GPU](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning) 进行 LLM 微调，包括 [LoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/LoRA)，[QLoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/QLoRA)，[DPO](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/DPO)，[QA-LoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/QA-LoRA) 和 [ReLoRA](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/ReLora) - 在 Intel [CPU](python/llm/example/CPU/QLoRA-FineTuning) 进行 QLoRA 微调 - #### 与社区库集成 - [HuggingFace transformers](python/llm/example/GPU/HuggingFace) - [Standard PyTorch model](python/llm/example/GPU/PyTorch-Models) - [LangChain](python/llm/example/GPU/LangChain) - [LlamaIndex](python/llm/example/GPU/LlamaIndex) - [DeepSpeed-AutoTP](python/llm/example/GPU/Deepspeed-AutoTP) - [Axolotl](docs/mddocs/Quickstart/axolotl_quickstart.md) - [HuggingFace PEFT](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/HF-PEFT) - [HuggingFace TRL](python/llm/example/GPU/LLM-Finetuning/DPO) - [AutoGen](python/llm/example/CPU/Applications/autogen) - [ModeScope](python/llm/example/GPU/ModelScope-Models) - [教程](https://github.com/intel-analytics/ipex-llm-tutorial) ## API 文档 - [HuggingFace Transformers 兼容的 API (Auto Classes)](docs/mddocs/PythonAPI/transformers.md) - [适用于任意 Pytorch 模型的 API](https://github.com/intel-analytics/ipex-llm/blob/main/docs/mddocs/PythonAPI/optimize.md) ## FAQ - [常见问题解答](docs/mddocs/Overview/FAQ/faq.md) ## 模型验证 50+ 模型已经在 `ipex-llm` 上得到优化和验证，包括 *LLaMA/LLaMA2, Mistral, Mixtral, Gemma, LLaVA, Whisper, ChatGLM2/ChatGLM3, Baichuan/Baichuan2, Qwen/Qwen-1.5, InternLM,* 更多模型请参看下表， | 模型 | CPU 示例 | GPU 示例 | NPU 示例 | |----------- |------------------------------------------|-------------------------------------------|-------------------------------------------| | LLaMA | [link1](python/llm/example/CPU/Native-Models), [link2](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/vicuna) |[link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/vicuna)| | LLaMA 2 | [link1](python/llm/example/CPU/Native-Models), [link2](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/llama2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/llama2) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM), [C++ link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM/CPP_Examples) | | LLaMA 3 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/llama3) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/llama3) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM), [C++ link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM/CPP_Examples) | | LLaMA 3.1 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/llama3.1) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/llama3.1) | | LLaMA 3.2 | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/llama3.2) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM), [C++ link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM/CPP_Examples) | | LLaMA 3.2-Vision | | [link](python/llm/example/GPU/PyTorch-Models/Model/llama3.2-vision/) | | ChatGLM | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/chatglm) | | | ChatGLM2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/chatglm2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/chatglm2) | | ChatGLM3 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/chatglm3) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/chatglm3) | | GLM-4 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/glm4) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/glm4) | | GLM-4V | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/glm-4v) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/glm-4v) | | GLM-Edge | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/glm-edge) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM) | | GLM-Edge-V | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/glm-edge-v) | | Mistral | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/mistral) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/mistral) | | Mixtral | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/mixtral) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/mixtral) | | Falcon | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/falcon) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/falcon) | | MPT | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/mpt) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/mpt) | | Dolly-v1 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/dolly_v1) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/dolly-v1) | | Dolly-v2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/dolly_v2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/dolly-v2) | | Replit Code| [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/replit) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/replit) | | RedPajama | [link1](python/llm/example/CPU/Native-Models), [link2](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/redpajama) | | | Phoenix | [link1](python/llm/example/CPU/Native-Models), [link2](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/phoenix) | | | StarCoder | [link1](python/llm/example/CPU/Native-Models), [link2](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/starcoder) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/starcoder) | | Baichuan | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/baichuan) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/baichuan) | | Baichuan2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/baichuan2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/baichuan2) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM) | | InternLM | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/internlm) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/internlm) | | InternVL2 | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/internvl2) | | Qwen | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/qwen) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/qwen) | | Qwen1.5 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/qwen1.5) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/qwen1.5) | | Qwen2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/qwen2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/qwen2) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM), [C++ link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM/CPP_Examples) | | Qwen2.5 | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/qwen2.5) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM), [C++ link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM/CPP_Examples) | | Qwen-VL | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/qwen-vl) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/qwen-vl) | | Qwen2-VL || [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/qwen2-vl) | | Qwen2-Audio | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/qwen2-audio) | | Aquila | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/aquila) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/aquila) | | Aquila2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/aquila2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/aquila2) | | MOSS | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/moss) | | | Whisper | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/whisper) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/whisper) | | Phi-1_5 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/phi-1_5) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/phi-1_5) | | Flan-t5 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/flan-t5) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/flan-t5) | | LLaVA | [link](python/llm/example/CPU/PyTorch-Models/Model/llava) | [link](python/llm/example/GPU/PyTorch-Models/Model/llava) | | CodeLlama | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/codellama) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/codellama) | | Skywork | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/skywork) | | | InternLM-XComposer | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/internlm-xcomposer) | | | WizardCoder-Python | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/wizardcoder-python) | | | CodeShell | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/codeshell) | | | Fuyu | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/fuyu) | | | Distil-Whisper | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/distil-whisper) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/distil-whisper) | | Yi | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/yi) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/yi) | | BlueLM | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/bluelm) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/bluelm) | | Mamba | [link](python/llm/example/CPU/PyTorch-Models/Model/mamba) | [link](python/llm/example/GPU/PyTorch-Models/Model/mamba) | | SOLAR | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/solar) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/solar) | | Phixtral | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/phixtral) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/phixtral) | | InternLM2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/internlm2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/internlm2) | | RWKV4 | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/rwkv4) | | RWKV5 | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/rwkv5) | | Bark | [link](python/llm/example/CPU/PyTorch-Models/Model/bark) | [link](python/llm/example/GPU/PyTorch-Models/Model/bark) | | SpeechT5 | | [link](python/llm/example/GPU/PyTorch-Models/Model/speech-t5) | | DeepSeek-MoE | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/deepseek-moe) | | | Ziya-Coding-34B-v1.0 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/ziya) | | | Phi-2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/phi-2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/phi-2) | | Phi-3 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/phi-3) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/phi-3) | | Phi-3-vision | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/phi-3-vision) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/phi-3-vision) | | Yuan2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/yuan2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/yuan2) | | Gemma | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/gemma) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/gemma) | | Gemma2 | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/gemma2) | | DeciLM-7B | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/deciLM-7b) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/deciLM-7b) | | Deepseek | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/deepseek) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/deepseek) | | StableLM | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/stablelm) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/stablelm) | | CodeGemma | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/codegemma) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/codegemma) | | Command-R/cohere | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/cohere) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/cohere) | | CodeGeeX2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/codegeex2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/codegeex2) | | MiniCPM | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/minicpm) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/minicpm) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM), [C++ link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/LLM/CPP_Examples) | | MiniCPM3 | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/LLM/minicpm3) | | MiniCPM-V | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/MiniCPM-V) | | MiniCPM-V-2 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/minicpm-v-2) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/MiniCPM-V-2) | | MiniCPM-Llama3-V-2_5 | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/MiniCPM-Llama3-V-2_5) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/Multimodal) | | MiniCPM-V-2_6 | [link](python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/minicpm-v-2_6) | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/MiniCPM-V-2_6) | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/Multimodal) | | StableDiffusion | | [link](python/llm/example/GPU/HuggingFace/Multimodal/StableDiffusion) | | Bce-Embedding-Base-V1 | | | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/Embedding) | | Speech_Paraformer-Large | | | [Python link](python/llm/example/NPU/HF-Transformers-AutoModels/Multimodal) | ## 官方支持 - 如果遇到问题，或者请求新功能支持，请提交 [Github Issue](https://github.com/intel-analytics/ipex-llm/issues) 告诉我们 - 如果发现漏洞，请在 [GitHub Security Advisory](https://github.com/intel-analytics/ipex-llm/security/advisories) 提交漏洞报告