将模型转换为ONNX格式

AI 工具包支持 开放神经网络交换 (ONNX) 格式以在本地运行模型。ONNX 是一个用于表示机器学习模型的开放标准，定义了一组通用的运算符和文件格式，使模型能够在各种硬件平台上运行。

要使用其他目录中的模型，例如 Microsoft Foundry 或 Hugging Face，在 AI 工具包中，您必须首先将其转换为 ONNX 格式。

本教程将指导您将Hugging Face模型转换为ONNX格式，并将其加载到AI工具包中。

设置环境

要将模型从Hugging Face或Microsoft Foundry转换，您需要模型构建器工具。

请按照以下步骤设置您的环境：

1. 确保您的设备上已安装 Anaconda 或 Miniconda。

2. 为Model Builder创建一个专用的conda环境并安装必要的依赖项ONNX，火炬，onnxruntime生成人工智能，和变压器):

   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：对于某些较新的型号，例如 Phi-4-mini，您可能需要直接从 GitHub 安装最新版本的 transformers：

   pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
   

访问 Hugging Face 模型

有多种方法可以访问 Hugging Face 模型。在这个教程中，我们使用拥抱面庞库CLI 作为演示管理模型库的示例。

注意：在继续之前，请确保您的Python环境已正确设置。

从 Hugging Face 下载模型：

1. 安装 CLI:

   pip install -U "huggingface_hub[cli]"
   

2. 下载模型库.

3. 下载的仓库中的所有文件将在转换过程中使用。

创建目录结构

AI 工具包从其工作目录加载 ONNX 模型：

• Windows:%USERPROFILE%\.aitk\models
• 类 Unix 系统 (macOS):$HOME/.aitk/models

为了确保您的模型能够正确加载，请在AI Toolkit的工作目录内创建所需的四层目录结构。例如：

mkdir C:\Users\Administrator\.aitk\models\microsoft\Phi-3.5-vision-instruct-onnx\cpu\phi3.5-cpu-int4-rtn-block-32

在这个例子中，四层目录结构是microsoft\Φ-3.5-视觉指令-onnx\cpu\phi3.5-cpu-int4-rtn-block-32输入：.

将模型转换为ONNX格式

运行以下命令将您的模型转换为ONNX格式：

```plaintext
python -m onnxruntime_genai.models.builder -m $modelPath -p $precision -e $executionProvider -o $outputModelPath -c $cachePath --extra_options include_prompt_templates=1
```

这是一个将模型转换为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

有关精度和执行提供者的确切细节，请参阅这些教程：

• 精度基础知识
• 执行提供者基础知识

将模型加载到AI工具包

转换后，将您的 ONNX 模型文件移动到新创建的目录中。AI 工具包在激活时会自动从该目录加载 ONNX 模型。

您可以在以下位置找到您的模型我的模型查看。要使用模型，请双击其名称或打开工具>游乐场并从下拉列表中选择模型以开始与其互动。

注意：AI 工具包不支持直接删除手动添加的模型。要移除模型，请手动删除其目录。

支持转换的型号

下表列出了AI工具包中支持转换为ONNX格式的模型：