將模型轉換為 ONNX 格式
AI Toolkit 支援 Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式,用於在本地執行模型。ONNX 是表示機器學習模型的開放標準,它定義了一組通用運算子和一種檔案格式,使得模型可以在各種硬體平臺上執行。
要使用來自其他目錄(例如 Microsoft Foundry 或 Hugging Face)的模型,您必須先將它們轉換為 ONNX 格式。
本教程將指導您將 Hugging Face 模型轉換為 ONNX 格式並將其載入到 AI Toolkit 中。
設定環境
要轉換來自 Hugging Face 或 Microsoft Foundry 的模型,您需要 Model Builder 工具。
請按照以下步驟設定您的環境
-
為 Model Builder 建立一個專用的 conda 環境,並安裝必要的依賴項(
onnx、torch、onnxruntime_genai和transformers)。conda create -n model_builder python==3.11 -y conda activate model_builder pip install onnx torch onnxruntime_genai==0.6.0 transformers注意:對於某些較新的模型,例如 Phi-4-mini,您可能需要直接從 GitHub 安裝 transformers 的最新開發版本。
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
訪問 Hugging Face 模型
有多種方法可以訪問 Hugging Face 模型。在本教程中,我們將使用 huggingface_hub CLI 作為示例,演示如何管理模型儲存庫。
注意:在繼續操作之前,請確保您的 Python 環境已正確設定。
下載 Hugging Face 模型
建立目錄結構
AI Toolkit 從其工作目錄載入 ONNX 模型
- Windows:
%USERPROFILE%\.aitk\models - 類 Unix 系統(macOS):
$HOME/.aitk/models
為確保模型正確載入,請在 AI Toolkit 的工作目錄中建立所需的四層目錄結構。例如:
mkdir C:\Users\Administrator\.aitk\models\microsoft\Phi-3.5-vision-instruct-onnx\cpu\phi3.5-cpu-int4-rtn-block-32
在此示例中,四層目錄結構為 microsoft\Phi-3.5-vision-instruct-onnx\cpu\phi3.5-cpu-int4-rtn-block-32。
四層目錄結構的命名很重要。每個目錄層對應一個特定的系統引數:$publisherName\$modelName\$runtime\$displayName。$displayName 出現在擴充套件左上角的本地模型樹檢視中。對於不同的模型,請使用不同的 displayName 值以避免混淆。
將模型轉換為 ONNX 格式
執行以下命令將您的模型轉換為 ONNX 格式
python -m onnxruntime_genai.models.builder -m $modelPath -p $precision -e $executionProvider -o $outputModelPath -c $cachePath --extra_options include_prompt_templates=1
常見的精度和執行提供程式組合包括:FP32 CPU、FP32 CUDA、FP16 CUDA、FP16 DML、INT4 CPU、INT4 CUDA 和 INT4 DML。
以下是將模型轉換為 ONNX 格式的完整示例命令
python -m onnxruntime_genai.models.builder -m C:\hfmodel\phi3 -p fp16 -e cpu -o C:\Users\Administrator\.aitk\models\microsoft\Phi-3-mini-4k-instruct\cpu\phi3-cpu-int4-rtn-block-32-acc-level-4 -c C:\temp --extra_options include_prompt_templates=1
有關精度和執行提供程式的更多詳細資訊,請參閱以下教程
將模型載入到 AI Toolkit
轉換完成後,將您的 ONNX 模型檔案移到新建立的目錄中。AI Toolkit 在啟用後會自動從該目錄載入 ONNX 模型。
您可以在 MY MODELS 檢視中找到您的模型。要使用模型,請雙擊其名稱,或開啟 TOOLS > Playground,然後從下拉列表中選擇模型以開始與其互動。
注意:AI Toolkit 不支援直接刪除手動新增的模型。要刪除模型,請手動刪除其目錄。
支援轉換的模型
下表列出了 AI Toolkit 中支援轉換為 ONNX 格式的模型
| 支援矩陣 | 現已支援 | 開發中 | 路線圖 |
|---|---|---|---|
| 模型架構 | DeepSeek、Gemma、Llama、Mistral、Phi (語言 + 視覺)、Qwen、Nemotron、Granite、AMD OLMo |
Whisper |
Stable Diffusion |