标签： LLM

在现代人工智能领域，推理大型语言模型（LLM）已经成为一个重要的应用场景。GitHub上的项目 mukel/llama2.java 提供了一种使用纯Java代码进行Llama 2推理的简洁实现。本文将详细介绍该项目的背景、构建方法及性能表现。

背景介绍

Llama 2是由Andrej Karpathy开发的一个非常简单的LLM推理实现。该项目的Java版本旨在提供教育价值，并用于在JVM上测试和调整编译器优化，特别是针对Graal编译器的优化。这一Java移植版本最初参考了llama2.scala。

构建与运行

要构建和运行该项目，您需要Java 21+，特别是其中的MemorySegment mmap-ing功能。以下是具体的构建步骤：

1. 下载必要的文件： wget https://github.com/karpathy/llama2.c/raw/master/tokenizer.bin wget https://huggingface.co/karpathy/tinyllamas/resolve/main/stories15M. bin✅
2. 手动构建与运行： javac --enable-preview -source 21 --add-modules=jdk.incubator.vector Llama2.java java --enable-preview --add-modules=jdk.incubator.vector Llama2 stories15M. bin✅
3. 使用JBang直接运行： jbang Llama2.java stories15M. bin✅
4. 使用Makefile和run.sh脚本： make # 可选，run.sh已经包含了make JAVA_HOME=GRAALVM_HOME NATIVE_IMAGE_OPTIONS="-march=native" make native-image ./llama2 stories15M. bin✅

   或者使用Profile-Guided Optimizations (PGO)：

   JAVA_HOME=GRAALVM_HOME \
   NATIVE_IMAGE_OPTIONS="--pgo -march=native --initialize-at-build-time=Llama2 -Dllama2.VectorAPI=false" \
   make native-image
   
   # 优化后的运行速度应该比普通镜像快约2倍
   ./llama2 stories15M. bin✅

   性能表现

   以下是该项目在不同配置下的性能测试结果（基于AMD Ryzen 3950X 64GB，Arch Linux）：

   单线程测试

   模型	每秒处理Token	相对于llama2.c的加速	实现
   stories15M. bin✅	363	1.0	llama2.c
   stories15M. bin✅	237	0.65	llama2.java
   stories110M. bin✅	51.71	1.0	llama2.c
   stories110M. bin✅	42.20	0.81	llama2.java
   llama2_7B. bin✅	0.92	1.0	llama2.c
   llama2_7B. bin✅	0.88	0.95	llama2.java

   多线程测试

   模型	每秒处理Token	相对于llama2.c的加速	实现
   stories15M. bin✅	1233	1.0	llama2.c
   stories15M. bin✅	438	0.35	llama2.java
   stories110M. bin✅	90	1.0	llama2.c
   stories110M. bin✅	80	0.88	llama2.java
   llama2_7B. bin✅	1.68	1.0	llama2.c
   llama2_7B. bin✅	1.65	0.98	llama2.java

   需要注意的是，Java版本在多线程情况下的性能提升并不显著，这主要是由于内存带宽限制所致。

   结论

   mukel/llama2.java项目展示了如何使用纯Java代码实现Llama 2推理，并在一定程度上达到了与原始C实现相当的性能。尽管当前版本的性能尚未完全优化，但其作为教育工具和编译器优化测试平台已经展现出巨大潜力。

   参考文献：GitHub – mukel/llama2.java