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说明文档

Phi-3.5 Mini Instruct - 面向高通 QNN 的量化版本

🚀 模型概述

这是微软的 Phi-3.5-mini-instruct 模型，经过量化和优化，可部署在高通骁龙神经处理单元（NPU）上。该模型已转换为 ONNX 格式并采用 INT8 量化，在保持性能的同时实现了 50% 的体积缩减。

📊 模型规格

基础模型: microsoft/Phi-3.5-mini-instruct
原始大小: 7.3 GB
量化后大小: 3.6 GB（压缩率 50%）
格式: 带外部数据文件的 ONNX
量化方式: 动态 INT8
精度: FP16 权重配合 INT8 运算
序列长度: 支持最长 2048 个 token
词表大小: 32,064 个 token

🎯 目标硬件

高通骁龙 8cx Gen 2 及更新版本
骁龙 8 Gen 1/2/3 移动处理器
Windows on ARM 设备（Surface Pro X 等）
配备骁龙 NPU 的 Android 设备

📁 包含文件

model.onnx - 主 ONNX 模型文件
onnx__MatMul_* - 外部权重数据文件（必需）
model.model.*.weight - 层权重文件
tokenizer.json - 分词器配置
tokenizer_config.json - 分词器设置
config.json - 模型配置
test_model.py - 验证测试脚本

🔧 安装

# 安装所需依赖包
pip install onnxruntime transformers numpy

# GPU 加速（可选）
pip install onnxruntime-gpu

💻 使用方法

快速开始

import onnxruntime as ort
from transformers import AutoTokenizer
import numpy as np

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\".\", trust_remote_code=True)

# 加载 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession(\"model.onnx\")

# 准备输入
text = \"Hello, how can I help you today?\"
inputs = tokenizer(text, return_tensors=\"np\", max_length=128, truncation=True, padding=\"max_length\")

# 运行推理
outputs = session.run(None, {\"input_ids\": inputs[\"input_ids\"]})
logits = outputs[0]

print(f\"Output shape: {logits.shape}\")

文本生成示例

def generate_text(prompt, max_length=50):
    # 对输入进行分词
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors=\"np\", max_length=128, truncation=True)
    input_ids = inputs[\"input_ids\"]
    
    # 逐个生成 token
    generated = []
    for _ in range(max_length):
        # 运行推理
        outputs = session.run(None, {\"input_ids\": input_ids})
        logits = outputs[0]
        
        # 获取下一个 token（贪婪解码）
        next_token = np.argmax(logits[0, -1, :])
        generated.append(next_token)
        
        # 遇到 EOS token 则停止
        if next_token == tokenizer.eos_token_id:
            break
            
        # 将生成的 token 追加到输入中，用于下一次迭代
        input_ids = np.concatenate([input_ids, [[next_token]]], axis=1)
    
    # 解码生成的 token
    return tokenizer.decode(generated, skip_special_tokens=True)

# 使用示例
response = generate_text(\"What is artificial intelligence?\")
print(response)

🧪 测试

运行附带的测试脚本以验证模型是否正常工作：

python test_model.py

⚡ 性能

在高通硬件上的预期性能：

推理速度: 比 CPU 快 2-3 倍
内存占用: 比原始模型少 50%
能效: 比 GPU 提升 40-60%
Tokens/秒: 在骁龙 8cx Gen 2 上可达 8-15

基准测试：

设备	Tokens/秒	内存 (GB)	功耗 (W)
骁龙 8cx Gen 2	12	3.8	8
骁龙 8 Gen 2	15	3.6	6
CPU（基准）	5	7.5	25

🔍 模型验证

该模型已通过以下验证和测试：

✅ ONNX Runtime 兼容性检查
✅ 多输入推理测试
✅ 输出形状验证
✅ 分词器兼容性
✅ 外部数据文件加载

⚠️ 重要说明

外部数据文件: 此模型使用外部数据文件（onnx__MatMul_*）。所有文件必须与 model.onnx 位于同一目录下
内存需求: 推理约需 4GB 内存
兼容性: 已在 ONNX Runtime 1.22.1 上测试通过
信任远程代码: 加载分词器时需设置 trust_remote_code=True

🛠️ 故障排除

常见问题：

文件未找到错误: 确保所有 onnx__MatMul_* 文件与 model.onnx 在同一目录下
内存错误: 减小批次大小或序列长度：

inputs = tokenizer(text, max_length=64, truncation=True)  # 更短的序列

性能缓慢: 启用 ONNX Runtime 优化：

sess_options = ort.SessionOptions()
sess_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
session = ort.InferenceSession(\"model.onnx\", sess_options)

📈 优化详情

此模型使用以下工具进行优化：

Microsoft Olive 框架
ONNX Runtime 量化
动态 INT8 量化
按通道量化
针对高通 QNN SDK 优化

📄 许可证

此模型继承原始 Phi-3.5 模型的许可证。请参阅微软的 Phi-3.5 许可条款。

🙏 致谢

原始模型由微软提供
使用 Microsoft Olive 和 ONNX Runtime 进行量化
针对高通神经网络 SDK 进行优化

📧 联系方式

如有问题或疑问，请在 HuggingFace 仓库提交 issue。

模型已针对高通硬件部署进行量化和优化

marcusmi4n/phi-3.5-mini-instruct-quantized-qnn

作者 marcusmi4n

↓ 3 ♥ 0

创建时间: 2025-09-09 19:02:04+00:00

更新时间: 2025-09-09 19:03:15+00:00

在 Hugging Face 上查看

文件 (206)

.gitattributes

README.md

_model_model_Constant_2_attr__value

_model_model_Constant_attr__value

added_tokens.json

config.json

model.model.embed_tokens.weight

model.model.layers.0.input_layernorm.weight

model.model.layers.0.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.1.input_layernorm.weight

model.model.layers.1.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.10.input_layernorm.weight

model.model.layers.10.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.11.input_layernorm.weight

model.model.layers.11.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.12.input_layernorm.weight

model.model.layers.12.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.13.input_layernorm.weight

model.model.layers.13.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.14.input_layernorm.weight

model.model.layers.14.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.15.input_layernorm.weight

model.model.layers.15.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.16.input_layernorm.weight

model.model.layers.16.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.17.input_layernorm.weight

model.model.layers.17.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.18.input_layernorm.weight

model.model.layers.18.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.19.input_layernorm.weight

model.model.layers.19.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.2.input_layernorm.weight

model.model.layers.2.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.20.input_layernorm.weight

model.model.layers.20.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.21.input_layernorm.weight

model.model.layers.21.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.22.input_layernorm.weight

model.model.layers.22.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.23.input_layernorm.weight

model.model.layers.23.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.24.input_layernorm.weight

model.model.layers.24.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.25.input_layernorm.weight

model.model.layers.25.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.26.input_layernorm.weight

model.model.layers.26.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.27.input_layernorm.weight

model.model.layers.27.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.28.input_layernorm.weight

model.model.layers.28.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.29.input_layernorm.weight

model.model.layers.29.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.3.input_layernorm.weight

model.model.layers.3.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.30.input_layernorm.weight

model.model.layers.30.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.31.input_layernorm.weight

model.model.layers.31.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.4.input_layernorm.weight

model.model.layers.4.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.5.input_layernorm.weight

model.model.layers.5.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.6.input_layernorm.weight

model.model.layers.6.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.7.input_layernorm.weight

model.model.layers.7.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.8.input_layernorm.weight

model.model.layers.8.post_attention_layernorm.weight

model.model.layers.9.input_layernorm.weight

model.model.layers.9.post_attention_layernorm.weight

model.model.norm.weight

model.onnx ONNX

onnx__MatMul_6060

onnx__MatMul_6117

onnx__MatMul_6118

onnx__MatMul_6119

onnx__MatMul_6120

onnx__MatMul_6168

onnx__MatMul_6169

onnx__MatMul_6170

onnx__MatMul_6171

onnx__MatMul_6219

onnx__MatMul_6220

onnx__MatMul_6221

onnx__MatMul_6222

onnx__MatMul_6270

onnx__MatMul_6271

onnx__MatMul_6272

onnx__MatMul_6273

onnx__MatMul_6321

onnx__MatMul_6322

onnx__MatMul_6323

onnx__MatMul_6324

onnx__MatMul_6372

onnx__MatMul_6373

onnx__MatMul_6374

onnx__MatMul_6375

onnx__MatMul_6423

onnx__MatMul_6424

onnx__MatMul_6425

onnx__MatMul_6426

onnx__MatMul_6474

onnx__MatMul_6475

onnx__MatMul_6476

onnx__MatMul_6477

onnx__MatMul_6525

onnx__MatMul_6526

onnx__MatMul_6527

onnx__MatMul_6528

onnx__MatMul_6576

onnx__MatMul_6577

onnx__MatMul_6578

onnx__MatMul_6579

onnx__MatMul_6627

onnx__MatMul_6628

onnx__MatMul_6629

onnx__MatMul_6630

onnx__MatMul_6678

onnx__MatMul_6679

onnx__MatMul_6680

onnx__MatMul_6681

onnx__MatMul_6729

onnx__MatMul_6730

onnx__MatMul_6731

onnx__MatMul_6732

onnx__MatMul_6780

onnx__MatMul_6781

onnx__MatMul_6782

onnx__MatMul_6783

onnx__MatMul_6831

onnx__MatMul_6832

onnx__MatMul_6833

onnx__MatMul_6834

onnx__MatMul_6882

onnx__MatMul_6883

onnx__MatMul_6884

onnx__MatMul_6885

onnx__MatMul_6933

onnx__MatMul_6934

onnx__MatMul_6935

onnx__MatMul_6936

onnx__MatMul_6984

onnx__MatMul_6985

onnx__MatMul_6986

onnx__MatMul_6987

onnx__MatMul_7035

onnx__MatMul_7036

onnx__MatMul_7037

onnx__MatMul_7038

onnx__MatMul_7086

onnx__MatMul_7087

onnx__MatMul_7088

onnx__MatMul_7089

onnx__MatMul_7137

onnx__MatMul_7138

onnx__MatMul_7139

onnx__MatMul_7140

onnx__MatMul_7188

onnx__MatMul_7189

onnx__MatMul_7190

onnx__MatMul_7191

onnx__MatMul_7239

onnx__MatMul_7240

onnx__MatMul_7241

onnx__MatMul_7242

onnx__MatMul_7290

onnx__MatMul_7291

onnx__MatMul_7292

onnx__MatMul_7293

onnx__MatMul_7341

onnx__MatMul_7342

onnx__MatMul_7343

onnx__MatMul_7344

onnx__MatMul_7392

onnx__MatMul_7393

onnx__MatMul_7394

onnx__MatMul_7395

onnx__MatMul_7443

onnx__MatMul_7444

onnx__MatMul_7445

onnx__MatMul_7446

onnx__MatMul_7494

onnx__MatMul_7495

onnx__MatMul_7496

onnx__MatMul_7497

onnx__MatMul_7545

onnx__MatMul_7546

onnx__MatMul_7547

onnx__MatMul_7548

onnx__MatMul_7596

onnx__MatMul_7597

onnx__MatMul_7598

onnx__MatMul_7599

onnx__MatMul_7647

onnx__MatMul_7648

onnx__MatMul_7649

onnx__MatMul_7650

onnx__MatMul_7698

onnx__MatMul_7699

onnx__MatMul_7700

onnx__MatMul_7701

special_tokens_map.json

test_model.py

tokenizer.json

tokenizer_config.json