本项目实现BM1684X部署语言大模型ChatGLM2-6B。通过TPU-MLIR编译器将模型转换成bmodel，并采用c++代码将其部署到BM1684X的PCIE环境，或者SoC环境。
下文中默认是PCIE环境；如果是SoC环境，按提示操作即可。
在知乎上写了关于ChatGLM2-6B的解读，方便大家理解源码：
- 下载docker，启动容器，如下：
docker pull sophgo/tpuc_dev:latest
# myname1234 is just an example, you can set your own name
docker run --privileged --name myname1234 -v $PWD:/workspace -it sophgo/tpuc_dev:latest后文假定环境都在docker的/workspace目录。
如果是要在SoC环境运行，则需要安装如下库：
apt-get install gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu- 下载
ChatGLM2-6B，比较大，会花较长时间
git lfs install
git clone git@hf.co:THUDM/chatglm2-6b并对该工程做三点修改：
-
将
config.json文件中seq_length配置为512； -
将
modeling_chatglm.py文件中的如下代码：
if attention_mask is not None:
attention_scores = attention_scores.masked_fill(attention_mask, float("-inf"))修改为：
if attention_mask is not None:
attention_scores = attention_scores + (attention_mask * -10000.0)这样修改可以提升效率，使用masked_fill效率低下；另一方面masked_fill转ONNX存在些bug。
- 将
modeling_chatglm.py文件中的如下代码：
pytorch_major_version = int(torch.__version__.split('.')[0])
if pytorch_major_version >= 2:修改为：
pytorch_major_version = int(torch.__version__.split('.')[0])
if False:- 下载
TPU-MLIR代码并编译，(也可以直接下载编译好的release包解压)
git clone git@github.com:sophgo/tpu-mlir.git
cd tpu-mlir
source ./envsetup.sh
./build.sh- 下载sentencepiece，并编译得到
sentencepiece.a
git clone git@github.com:google/sentencepiece.git
cd sentencepiece
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j如果要编译SoC环境，则需要在CMakeLists.txt加入如下代码：
set(CMAKE_C_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_ASM_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER aarch64-linux-gnu-g++)- 下载libsophon库并安装
在算能官网https://developer.sophgo.com/site/index/material/all/all.html可以找到SDK最新版本，如下：
wget https://sophon-file.sophon.cn/sophon-prod-s3/drive/23/06/15/16/Release_230501-public.zip解压sdk后安装libsophon，如下：
apt install sophon-libsophon-dev_0.4.8_amd64.deb注意如果是SoC环境则安装arm64版本sophon-libsophon-dev_0.4.8_arm64.deb
- 下载本项目
ChatGLM2-TPU，如下：
git clone git@github.com:sophgo/ChatGLM2-TPU.git- 指定
ChatGLM2-6B的python路径
export PYTHONPATH=/workspace/chatglm2-6b:$PYTHONPATH- 导出所有onnx模型，如果过程中提示缺少某些组件，直接
pip install 组件即可
cd chatglm2-tpu/compile
python3 export_onnx.py此时有大量onnx模型被导出到tmp目录。
注意：最新版的镜像python版本为3.10，可能会导致某些算子导出失败，如果遇到问题请自行安装python3.7版本。
- 对onnx模型进行编译
目前TPU-MLIR支持对ChatGLM2进行F16, INT8和INT4量化，且支持多芯分布式推理，默认情况下会进行F16量化和单芯推理，最终生成chatglm2-6b.bmodel文件
./compile.sh若想进行INT8或INT4量化，则执行以下命令，最终生成chatglm2-6b_int8.bmodel或chatglm2-6b_int4.bmodel文件
./compile.sh --mode int8 # or int4若想进行2芯推理，则执行以下命令，最终生成chatglm2-6b_f16_2dev.bmodel文件
./compile.sh --num_device 2cd chatglm2-tpu/demo
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j如果是SoC环境，则在CMakeLists.txt中加入以下代码，并将SoC版本的libsentencepiece.a替换过来：
set(CMAKE_C_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_ASM_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER aarch64-linux-gnu-g++)编译生成chatglm2可执行程序，将chatglm2、chatglm2-6b?.bmodel和tokenizer.model拷贝到运行环境就可以执行了。
(tokenizer.model来自ChatGLM2-6B)。
运行chatglm2，默认单芯运行chatglm2-6b.bmodel:
./chatglm2如果是要运行INT8或INT4模型，则命令如下：
./chatglm2 --model chatglm2-6b_int8.bmodel # same with int4如果是2芯分布式推理，使用如下命令(比如指定在2号和3号芯片上运行, 用bm-smi查询芯片id号)：
./chatglm2 --model chatglm2-6b_f16_2dev.bmodel --dev_id 2,3cd chatglm2-tpu/python_demo
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j编译成功会生成ChatGLM2.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so，之后将chatglm2-6b.bmodel放到python_demo目录下。
另外这里也直接给出了so文件，可以直接省略上面的编译这一步 (但是必须为python3.7版本)。
若想采用INT8或INT4量化，则需要在编译前将ChatGLM2.cpp中的CHATGLM_MODEL更改为对应的bmodel名称。
python run.py即可成功运行python的demo。
如果是SoC环境，则在CMakeLists.txt中加入以下代码，并将SoC版本的libsentencepiece.a替换过来：
set(CMAKE_C_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_ASM_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER aarch64-linux-gnu-g++)cd chatglm2-tpu/web_demo
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j编译成功会生成libtpuchat.so*，在chat.py中指定bmodel_path token_path device_id。
python web_demo.py即可成功运行web的demo。
如果是SoC环境，则在CMakeLists.txt中加入以下代码，并将SoC版本的libsentencepiece.a替换过来：
set(CMAKE_C_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_ASM_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER aarch64-linux-gnu-g++)以下为单芯片下INT8量化模式的运行效果：
