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在大语言模型(LLM)端侧部署上,基于 MNN 实现的 mnn-llm 项目已经展现出业界领先的性能,特别是在 ARM 架构的 CPU 上。目前利用 mnn-llm 的推理能力,qwen-1.8b在mnn-llm的驱动下能够在移动端达到端侧实时会话的能力,能够在较低内存(
今天猫头虎带您深入解决 ImportError: cannot import name 'BertTokenizer' from 'transformers' 这个常见的人工智能模型加载错误。本文将涵盖此问题的原因、详细的解决步骤,以及如何避免未来再次遇到该问题。此外,猫哥还会给出部分代码案例,并在最后为大家准备了Q&A部分及表格总结。
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MNN,作为一个轻量级、高效率的深度学习框架,近年来受到了众多开发者和研究人员的青睐。本篇博客将深入探讨MNN的核心特性、安装过程以及如何编译,帮助开发者更好地理解和使用这一强大的工具。通过上述介绍和指南,希望能帮助开发者更好地理解如何安装和编译MNN,以及如何将其应用于实际的项目中。对于希望在特定平台(如Android或iOS)上使用MNN的开发者,MNN提供了详细的编译指南。具体步骤和命令可以
在大语言模型(LLM)端侧部署上,基于 MNN 实现的 mnn-llm 项目已经展现出业界领先的性能,特别是在 ARM 架构的 CPU 上。目前利用 mnn-llm 的推理能力,qwen-1.8b在mnn-llm的驱动下能够在移动端达到端侧实时会话的能力,能够在较低内存(<2G)的情况下,做到快速响应。背景在大型语言模型(LLM)领域的迅猛发展背景下,开源社区已经孵化了众多优异的 LLM 模
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