tinyrwkv

Actualmente se está reescribiendo en la rama rewrite .

tinyrwkv: una versión más pequeña de RWKV-LM

Una adaptación de la familia RWKV-LM de modelos de lenguaje grandes al marco tinygrad.

Hoja de ruta

• Implementar el kernel WKV como una función personalizada
• Implementar la parte posterior del kernel WKV como una función personalizada
• Agregue soporte para el modelo mundial y el tokenizador.
• Agregar soporte para los modelos MIDI
• Agregue soporte inicial para los modelos RWKV-5

Dependencias

Actualmente, requiere tinygrad de git o simplemente usar nix flake.

Pitón

 numpy
pydot (only for GRAPH=1)
tinygrad
tokenizers
torch (only for loading pytorch weights)
tqdm
wandb (optional during training)

Sistema

 rust (only for compiling)
clang (only for compiling)
graphviz (only for GRAPH=1)

Uso

Ejecute la CLI con python -m cli .

Además, se puede utilizar como paquete de Python para incrustarlo en otros proyectos. También es posible compilar el modelo en código C portátil e incrustarlo de esa manera.

 usage: tinyrwkv-cli [-h] [--seed SEED] {pre,gen,cht,cmp,bch,ptr,gpt,tra,bpt,wkv,mus} ...

CLI for tinyrwkv

positional arguments:
  {pre,gen,cht,cmp,bch,ptr,gpt,tra,bpt,wkv,mus}
    pre                 preprocess either tinyrwkv trained weights or pytorch trained weights into RNN form
    gen                 freeform generation using the RNN mode (requires a preprocessed model using `pre`)
    cht                 chat with a model in RNN mode (requires a preprocessed model using `pre`)
    cmp                 compile a RNN model into c source code and a compiled executable (need to run with CLANG=1)
    bch                 benchmark the rnn mode
    ptr                 preprocess pytorch weights weights into GPT form for training or inference
    gpt                 freeform generation using the GPT mode (requires a preprocessed model using `ptr`)
    tra                 pretrain or finetune a model (if finetuning the model needs to be preprocessed with `ptr`)
    bpt                 benchmark the gpt mode
    wkv                 benchmark/test each wkv module
    mus                 music generation using the RNN mode (requires a preprocessed model using `pre`)

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --seed SEED           seed for random

Licencia

Ver los archivos de LICENCIA y AVISO.