如何在Ryzen AI 1.7.1环境中部署LFM2-1.2B-ONNX模型超详细教程【免费下载链接】LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1LFM2-1.2B-ONNX是一款基于Liquid AI LFM2-1.2B模型的ONNX格式优化版本专为Ryzen AI 1.7.1环境设计可实现高效的本地AI推理。本教程将详细介绍从环境准备到模型运行的完整部署流程帮助新手用户快速上手这一强大的AI模型。 准备工作环境与工具1.1 安装Ryzen AI 1.7.1环境确保已安装Ryzen AI 1.7.1的conda环境这是运行LFM2-1.2B-ONNX模型的基础。你可以通过AMD官方渠道获取最新的Ryzen AI软件包并按照指引完成安装。1.2 获取模型文件使用以下命令克隆项目仓库获取完整的模型文件和运行脚本git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/amd/LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1仓库中包含关键文件如模型文件lfm2-1.2B-token-fusion.onnx运行脚本Run-LFM2.py配置文件config.json⚙️ 部署步骤从配置到运行2.1 环境激活与文件准备激活Ryzen AI 1.7.1 conda环境conda activate ryzenai-1.7.1进入项目目录并复制必要脚本到运行目录cd LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1 cp Run-LFM2.py ryzenai_ep_utils.py ./run_dir2.2 配置文件检查打开config.json确认模型参数是否符合需求关键参数包括hidden_size: 2048隐藏层维度num_hidden_layers: 16隐藏层数量num_attention_heads: 32注意力头数max_position_embeddings: 128000最大序列长度2.3 运行模型执行以下命令启动模型推理python Run-LFM2.py -m ./path/to/model/repo其中./path/to/model/repo替换为实际的模型仓库路径。 常见问题解决3.1 路径配置问题如果遇到onnxruntime_providers_ryzenai.dll加载失败需修改ryzenai_ep_utils.py第16行的_EP_PATH变量指定正确的Ryzen AI安装路径_EP_PATH C:\\Program Files\\AMD\\Ryzen AI\\onnxruntime_providers_ryzenai.dll # 根据实际安装路径调整3.2 输入输出参数调整在Run-LFM2.py中可修改以下参数优化推理效果max_input_tokens: 输入文本最大token数默认512max_new_tokens: 生成文本最大token数默认512prompt: 自定义输入提示词第32行 模型性能指标成功运行后终端将显示关键性能数据例如Prompt length: 32, Generated length: 128 TTFT / Prefill / Token / Peak Mem: 256.321 ms / 123.45 tps / 45.67 tps / 2.345 GBTTFT: 首次token生成时间越低越好TPS: 每秒生成token数越高越好Peak Mem: 峰值内存占用反映资源需求 许可证信息本项目基于MIT许可证开源详细条款见LICENSE文件。基础模型许可证信息可通过仓库中的LICENSE文件查看。通过以上步骤你已成功在Ryzen AI 1.7.1环境中部署并运行LFM2-1.2B-ONNX模型。如需进一步优化性能或扩展功能可参考项目中的脚本和配置文件进行自定义调整。【免费下载链接】LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
如何在Ryzen AI 1.7.1环境中部署LFM2-1.2B-ONNX模型？超详细教程
如何在Ryzen AI 1.7.1环境中部署LFM2-1.2B-ONNX模型超详细教程【免费下载链接】LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1LFM2-1.2B-ONNX是一款基于Liquid AI LFM2-1.2B模型的ONNX格式优化版本专为Ryzen AI 1.7.1环境设计可实现高效的本地AI推理。本教程将详细介绍从环境准备到模型运行的完整部署流程帮助新手用户快速上手这一强大的AI模型。 准备工作环境与工具1.1 安装Ryzen AI 1.7.1环境确保已安装Ryzen AI 1.7.1的conda环境这是运行LFM2-1.2B-ONNX模型的基础。你可以通过AMD官方渠道获取最新的Ryzen AI软件包并按照指引完成安装。1.2 获取模型文件使用以下命令克隆项目仓库获取完整的模型文件和运行脚本git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/amd/LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1仓库中包含关键文件如模型文件lfm2-1.2B-token-fusion.onnx运行脚本Run-LFM2.py配置文件config.json⚙️ 部署步骤从配置到运行2.1 环境激活与文件准备激活Ryzen AI 1.7.1 conda环境conda activate ryzenai-1.7.1进入项目目录并复制必要脚本到运行目录cd LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1 cp Run-LFM2.py ryzenai_ep_utils.py ./run_dir2.2 配置文件检查打开config.json确认模型参数是否符合需求关键参数包括hidden_size: 2048隐藏层维度num_hidden_layers: 16隐藏层数量num_attention_heads: 32注意力头数max_position_embeddings: 128000最大序列长度2.3 运行模型执行以下命令启动模型推理python Run-LFM2.py -m ./path/to/model/repo其中./path/to/model/repo替换为实际的模型仓库路径。 常见问题解决3.1 路径配置问题如果遇到onnxruntime_providers_ryzenai.dll加载失败需修改ryzenai_ep_utils.py第16行的_EP_PATH变量指定正确的Ryzen AI安装路径_EP_PATH C:\\Program Files\\AMD\\Ryzen AI\\onnxruntime_providers_ryzenai.dll # 根据实际安装路径调整3.2 输入输出参数调整在Run-LFM2.py中可修改以下参数优化推理效果max_input_tokens: 输入文本最大token数默认512max_new_tokens: 生成文本最大token数默认512prompt: 自定义输入提示词第32行 模型性能指标成功运行后终端将显示关键性能数据例如Prompt length: 32, Generated length: 128 TTFT / Prefill / Token / Peak Mem: 256.321 ms / 123.45 tps / 45.67 tps / 2.345 GBTTFT: 首次token生成时间越低越好TPS: 每秒生成token数越高越好Peak Mem: 峰值内存占用反映资源需求 许可证信息本项目基于MIT许可证开源详细条款见LICENSE文件。基础模型许可证信息可通过仓库中的LICENSE文件查看。通过以上步骤你已成功在Ryzen AI 1.7.1环境中部署并运行LFM2-1.2B-ONNX模型。如需进一步优化性能或扩展功能可参考项目中的脚本和配置文件进行自定义调整。【免费下载链接】LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/LFM2-1.2B-ONNX_rai_1.7.1创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
