MiniCPM4.1-8B：终端设备上的高效AI革命
MiniCPM4.1-8B是一款专为终端设备优化的8亿参数大语言模型，通过架构创新实现了高效边缘计算。其核心创新包括：1）高效注意力机制设计，减少30%计算开销；2）InfLLM v2可训练稀疏注意力，仅计算关键token间的注意力，降低长序列处理复杂度；3）参数精细分配策略，在保持性能的同时优化存储需求。该模型采用合并QKV投影、优化张量操作等技术，显著提升了在资源受限设备上的推理效率，为移动端
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MiniCPM4.1-8B：终端设备上的高效AI革命
边缘计算与人工智能的融合正重新定义终端设备的智能极限，本文将深入解析MiniCPM4.1-8B这一革命性模型如何推动大语言模型在资源受限环境中的部署与应用。
一、MiniCPM4.1-8B架构全景解析
1.1 模型设计哲学：效率与性能的平衡艺术
MiniCPM4.1-8B是专为终端设备设计的高效大语言模型，其核心设计目标是在保持强大性能的同时大幅降低计算和存储需求。这一目标通过四个维度的系统创新实现：模型架构革新、训练数据优化、训练算法创新和推理系统优化。
与传统的大语言模型不同，MiniCPM4.1-8B采用了极其精细的参数分配策略，将80亿参数分布在更加高效的注意力机制和前馈网络中。这种设计使得模型在保持强大表达能力的同时，显著降低了推理时的计算开销。
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
class EfficientAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads, head_dim):
super(EfficientAttention, self).__init__()
self.d_model = d_model
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = head_dim
# 使用更少的参数实现线性变换
self.qkv_proj = nn.Linear(d_model, 3 * num_heads * head_dim, bias=False)
self.out_proj = nn.Linear(num_heads * head_dim, d_model, bias=False)
# 注意力缩放因子
self.scale = 1.0 / (head_dim ** 0.5)
def forward(self, x, mask=None):
batch_size, seq_len, _ = x.shape
# 生成Q、K、V矩阵
qkv = self.qkv_proj(x)
qkv = qkv.reshape(batch_size, seq_len, 3, self.num_heads, self.head_dim)
qkv = qkv.permute(2, 0, 3, 1, 4) # [3, batch, heads, seq, dim]
q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]
# 计算注意力分数
attn_scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) * self.scale
if mask is not None:
attn_scores = attn_scores.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))
# 注意力权重和输出
attn_probs = torch.softmax(attn_scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attn_probs, v)
# 重新排列并投影输出
output = output.transpose(1, 2).contiguous()
output = output.reshape(batch_size, seq_len, self.num_heads * self.head_dim)
return self.out_proj(output)
上述代码展示了MiniCPM4.1-8B中采用的高效注意力机制实现。与标准Transformer相比，这种实现通过合并Q、K、V的投影矩阵减少了参数数量，同时保持了相同的表达能力。注意力计算过程中的张量重塑和置换操作经过精心优化，以最大化利用现代GPU的并行计算能力。
1.2 InfLLM v2：可训练稀疏注意力机制
MiniCPM4.1-8B的核心创新之一是InfLLM v2可训练稀疏注意力机制，它使模型能够仅计算与输入序列中少量关键token的注意力，大幅降低长序列处理的计算复杂度。
import math
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class InfLLMv2SparseAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads, topk=64, window_size=2048, block_size=64):
super(InfLLMv2SparseAttention, self).__init__()
self.d_model = d_model
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = d_model // num_heads
self.topk = topk
self.window_size = window_size
self.block_size = block_size
# 查询、键、值投影
self.q_proj = nn.Linear(d_model, d_model)
self.k_proj = nn.Linear(d_model, d_model)
self.v_proj = nn.Linear(d_model, d_model)
self.out_proj = nn.Linear(d_model, d_model)
# 稀疏注意力相关参数
self.kernel_size = 32
self.kernel_stride = 16
def sparse_attention_pattern(self, seq_len):
"""生成稀疏注意力模式"""
# 计算需要关注的块数量
num_blocks = (seq_len + self.block_size - 1) // self.block_size
attention_mask = torch.zeros(num_blocks, num_blocks)
# 局部注意力 - 关注邻近块
for i in range(num_blocks):
start = max(0, i - self.window_size // self.block_size)
end = min(num_blocks, i + self.window_size // self.block_size + 1)
attention_mask[i, start:end] = 1
# 全局注意力 - 关注前topk个最重要的块
# 这里使用可学习的重要性分数
importance_scores = torch.randn(num_blocks) # 实际中为可学习参数
_, topk_indices = torch.topk(importance_scores, self.topk)
for i in range(num_blocks):
attention_mask[i, topk_indices] = 1
return attention_mask
def forward(self, x, mask=None):
batch_size, seq_len, _ = x.shape
# 投影查询、键、值
Q = self.q_proj(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
K = self.k_proj(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
V = self.v_proj(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
# 生成稀疏注意力模式
sparse_mask = self.sparse_attention_pattern(seq_len)
sparse_mask = sparse_mask.to(x.device)
# 计算缩放点积注意力（仅计算稀疏模式中的位置）
attn_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.head_dim)
# 应用稀疏掩码
attn_scores = attn_scores.masked_fill(sparse_mask == 0, float('-inf'))
if mask is not None:
attn_scores = attn_scores.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))
attn_weights = F.softmax(attn_scores, dim=-1)
# 为了避免NaN，将inf转换为0
attn_weights = torch.nan_to_num(attn_weights, nan=0.0, posinf=0.0, neginf=0.0)
# 应用注意力权重到值上
output = torch.matmul(attn_weights, V)
# 重新排列输出维度
output = output.transpose(1, 2).contiguous()
output = output.view(batch_size, seq_len, self.d_model)
return self.out_proj(output)
InfLLM v2的创新之处在于它将静态稀疏模式和动态重要性评估相结合。模型不仅关注局部窗口内的token（保持序列的局部一致性），还能动态识别并关注全局范围内最重要的token。这种混合方法使模型能够在长序列处理中减少95%以上的注意力计算量，同时保持与密集注意力相当的性能。
二、训练技术创新
2.1 模型风洞2.0：高效的可预测扩展
MiniCPM4.1-8B引入了模型风洞2.0技术，这是一种先进的扩展定律预测方法，能够准确预测不同规模配置下的模型性能，大幅减少训练配置搜索的成本。
import numpy as np
import torch
from scipy.optimize import curve_fit
class ModelWindTunnel:
def __init__(self):
self.parameters = {}
self.scaling_laws = {}
def power_law(self, x, a, b, c):
"""扩展定律的幂函数形式"""
return a * (x ** b) + c
def fit_scaling_law(self, param_sizes, performances):
"""拟合扩展定律参数"""
# 转换为对数空间进行线性拟合
log_params = np.log(np.array(param_sizes))
log_perfs = np.log(np.array(performances) - np.min(performances) + 1e-10)
# 使用最小二乘法拟合
def linear_func(x, m, c):
return m * x + c
popt, _ = curve_fit(linear_func, log_params, log_perfs)
m, c = popt
# 转换回幂定律形式
a = np.exp(c)
b = m
return a, b, np.min(performances)
def predict_performance(self, model_config, task_type="general"):
"""
基于扩展定律预测模型性能
model_config: 包含参数量、数据量、计算量等的配置字典
"""
# 提取关键参数
n_params = model_config['n_parameters'] # 参数量（百万）
n_tokens = model_config['n_tokens'] # 训练token量（十亿）
n_flops = model_config['n_flops'] # 计算量（PFLOPS）
# 不同任务类型有不同的扩展定律参数
if task_type == "general":
# 综合性能预测
performance = (10.0 * np.log10(n_params) +
5.0 * np.log10(n_tokens) +
2.0 * np.log10(n_flops) - 15.0)
elif task_type == "reasoning":
# 推理任务性能预测
performance = (8.0 * np.log10(n_params) +
6.0 * np.log10(n_tokens) +
3.0 * np.log10(n_flops) - 12.0)
else:
# 语言理解任务性能预测
performance = (12.0 * np.log10(n_params) +
4.0 * np.log10(n_tokens) +
1.5 * np.log10(n_flops) - 18.0)
return performance
def optimal_config_search(self, target_performance, constraints):
"""
搜索满足性能目标且符合约束条件的最优配置
"""
best_config = None
best_cost = float('inf')
# 参数空间采样（简化示例）
param_space = np.linspace(constraints['min_params'],
constraints['max_params'], 100)
token_space = np.linspace(constraints['min_tokens'],
constraints['max_tokens'], 100)
for n_params in param_space:
for n_tokens in token_space:
# 估算计算成本
n_flops = 6 * n_params * n_tokens # 粗略估计
if n_flops > constraints['max_flops']:
continue
config = {
'n_parameters': n_params,
'n_tokens': n_tokens,
'n_flops': n_flops
}
# 预测性能
pred_perf = self.predict_performance(config, constraints['task_type'])
# 计算成本（可根据实际需求定义成本函数）
cost = (n_params * constraints['param_cost'] +
n_tokens * constraints['token_cost'] +
n_flops * constraints['flop_cost'])
# 检查是否满足性能目标且成本更低
if (pred_perf >= target_performance and cost < best_cost):
best_cost = cost
best_config = config
return best_config, best_cost
# 使用示例
wind_tunnel = ModelWindTunnel()
# 定义约束条件
constraints = {
'min_params': 0.1, # 最小参数量（十亿）
'max_params': 20.0, # 最大参数量（十亿）
'min_tokens': 0.1, # 最小训练数据量（万亿token）
'max_tokens': 2.0, # 最大训练数据量（万亿token）
'max_flops': 1000.0, # 最大计算量（PFLOPS）
'task_type': 'general', # 任务类型
'param_cost': 1.0, # 参数成本系数
'token_cost': 0.5, # 数据成本系数
'flop_cost': 0.2 # 计算成本系数
}
# 搜索最优配置
target_performance = 75.0 # 目标性能分数
best_config, best_cost = wind_tunnel.optimal_config_search(target_performance, constraints)
print(f"最优配置: {best_config}")
print(f"预估成本: {best_cost}")
模型风洞2.0技术的核心价值在于它建立了一个准确的性能预测模型，使研究人员能够在实际训练前预测不同配置下的模型表现。这种方法基于大量实验数据建立的扩展定律，考虑了参数量、训练数据量和计算量之间的复杂相互作用，能够为特定性能目标找到最优的资源分配方案。
2.2 BitCPM：极致三值量化技术
MiniCPM4.1-8B采用了创新的BitCPM三值量化技术，将模型参数从16位浮点数量化到仅3个值（-1, 0, 1），实现了90%的模型压缩率。
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
class BitCPMQuantizer:
def __init__(self, quantization_bits=2, group_size=128):
self.quantization_bits = quantization_bits
self.group_size = group_size # 分组量化大小
def find_optimal_thresholds(self, tensor):
"""寻找最优量化阈值"""
# 使用最大熵方法确定量化阈值
values = tensor.cpu().numpy().flatten()
values = values[np.isfinite(values)] # 移除无穷值和NaN
# 计算直方图以确定最佳阈值
hist, bin_edges = np.histogram(values, bins=1000, density=True)
bin_centers = (bin_edges[:-1] + bin_edges[1:]) / 2
# 计算累积分布
cumulative = np.cumsum(hist)
cumulative = cumulative / cumulative[-1]
# 寻找最佳阈值点（基于量化比特数）
n_intervals = 2 ** self.quantization_bits - 1
thresholds = []
for i in range(1, n_intervals + 1):
threshold_index = np.searchsorted(cumulative, i / (n_intervals + 1))
thresholds.append(bin_edges[threshold_index])
return thresholds
def quantize_tensor(self, tensor):
"""量化张量"""
original_shape = tensor.shape
tensor = tensor.view(-1, self.group_size)
# 为每个组计算缩放因子和零点
scales = torch.max(tensor.abs(), dim=1, keepdim=True)[0] / (
(2 ** (self.quantization_bits - 1)) - 1)
scales = torch.clamp(scales, min=1e-8) # 避免除零错误
# 应用缩放并四舍五入到最近的整数
tensor_scaled = tensor / scales
tensor_rounded = torch.round(tensor_scaled)
# 钳制到量化范围
max_val = 2 ** (self.quantization_bits - 1) - 1
min_val = -max_val - 1 if self.quantization_bits > 1 else 0
tensor_quantized = torch.clamp(tensor_rounded, min_val, max_val)
# 转换为整数类型以节省空间
dtype = torch.int8 if self.quantization_bits <= 8 else torch.int16
tensor_quantized = tensor_quantized.to(dtype)
return tensor_quantized.reshape(original_shape), scales.reshape(-1)
def dequantize_tensor(self, tensor_quantized, scales):
"""反量化张量"""
original_shape = tensor_quantized.shape
# 确保缩放因子与量化张量匹配
tensor_quantized = tensor_quantized.view(-1, self.group_size)
scales = scales.view(-1, 1)
# 应用反量化
tensor_dequantized = tensor_quantized.float() * scales
return tensor_dequantized.reshape(original_shape)
def apply_quantization(self, model):
"""应用量化到整个模型"""
quantized_state_dict = {}
scale_factors = {}
for name, param in model.named_parameters():
if param.dim() >= 2: # 只量化权重矩阵，忽略偏置等
print(f"量化参数: {name}, 形状: {param.shape}")
# 量化张量
param_quantized, scales = self.quantize_tensor(param.data)
quantized_state_dict[name] = param_quantized
scale_factors[name] = scales
else:
quantized_state_dict[name] = param.data
return quantized_state_dict, scale_factors
# 使用示例
def demonstrate_quantization():
# 创建示例模型
model = nn.Sequential(
nn.Linear(1024, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 256)
)
# 初始化量化器
quantizer = BitCPMQuantizer(quantization_bits=2, group_size=128)
# 应用量化
quantized_state_dict, scale_factors = quantizer.apply_quantization(model)
# 计算压缩率
original_size = sum(p.numel() * p.element_size() for p in model.parameters())
quantized_size = sum(p.numel() * p.element_size() for p in quantized_state_dict.values())
scale_size = sum(p.numel() * p.element_size() for p in scale_factors.values())
total_quantized_size = quantized_size + scale_size
compression_ratio = original_size / total_quantized_size
print(f"原始大小: {original_size / 1024:.2f} KB")
print(f"量化后大小: {total_quantized_size / 1024:.2f} KB")
print(f"压缩率: {compression_ratio:.2f}x")
# 测试量化误差
test_input = torch.randn(1, 1024)
original_output = model(test_input)
# 创建量化模型（实际实现中会更复杂）
quantized_model = nn.Sequential(
nn.Linear(1024, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 256)
)
# 加载量化状态字典（需要特殊的前向传播处理）
with torch.no_grad():
for name, param in quantized_model.named_parameters():
if name in quantized_state_dict:
# 反量化参数
if name in scale_factors:
param.data = quantizer.dequantize_tensor(
quantized_state_dict[name], scale_factors[name])
else:
param.data = quantized_state_dict[name]
quantized_output = quantized_model(test_input)
# 计算误差
error = torch.mean((original_output - quantized_output) ** 2).item()
print(f"量化均方误差: {error:.6f}")
if __name__ == "__main__":
demonstrate_quantization()
BitCPM技术的创新之处在于它采用了分组量化和自适应阈值选择策略。与传统量化方法不同，BitCPM不是对整个张量使用统一的量化参数，而是将张量分成多个组，为每个组独立计算最优的缩放因子和零点。这种方法显著减少了量化误差，特别是在权重分布不均匀的情况下。
三、推理系统优化
3.1 CPM.cu：轻量级高效CUDA推理框架
MiniCPM4.1-8B配备了专门优化的CPM.cu推理框架，集成了稀疏注意力、模型量化和推测采样等先进技术，充分发挥模型的效率优势。
import torch
import torch.nn as nn
from typing import Optional, Tuple
class CPMcuInferenceEngine:
def __init__(self, model, tokenizer, use_sparse_attention=True,
use_quantization=True, use_speculative=False):
self.model = model
self.tokenizer = tokenizer
self.use_sparse_attention = use_sparse_attention
self.use_quantization = use_quantization
self.use_speculative = use_speculative
# 初始化CUDA内核（实际实现中会使用预编译的CUDA代码）
self._init_cuda_kernels()
# 预热模型
self._warmup_model()
def _init_cuda_kernels(self):
"""初始化CUDA内核函数"""
# 在实际实现中，这里会加载预编译的CUDA内核
# 包括稀疏注意力内核、量化矩阵乘法内核等
print("初始化CUDA内核...")
# 模拟一些内核参数
self.kernel_params = {
'sparse_block_size': 64,
'quantization_group_size': 128,
'max_batch_size': 32,
'max_seq_length': 65536
}
def _warmup_model(self):
"""预热模型以确保所有CUDA内核已加载"""
print("预热模型...")
# 使用小的输入进行预热
dummy_input = torch.tensor([[1, 2, 3]], dtype=torch.long).cuda()
with torch.no_grad():
with torch.cuda.amp.autocast():
_ = self.model(dummy_input)
torch.cuda.synchronize()
print("模型预热完成")
def optimized_forward(self, input_ids, attention_mask=None):
"""优化的前向传播实现"""
# 应用量化（如果启用）
if self.use_quantization:
self._apply_quantization()
# 使用稀疏注意力（如果启用）
if self.use_sparse_attention and input_ids.shape[1] > 2048:
return self._sparse_attention_forward(input_ids, attention_mask)
else:
# 标准注意力对于短序列更高效
return self.model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
def _apply_quantization(self):
"""应用模型量化"""
# 在实际实现中，这会使用量化内核
# 这里简化表示
pass
def _sparse_attention_forward(self, input_ids, attention_mask):
"""稀疏注意力前向传播"""
# 在实际实现中，这会调用CUDA稀疏注意力内核
# 这里使用PyTorch实现作为示意
with torch.no_grad():
# 获取模型输出
outputs = self.model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
# 模拟稀疏注意力处理
if self.use_sparse_attention:
# 在实际实现中，这里会使用InfLLM v2稀疏注意力
pass
return outputs
def generate_stream(self, prompt, max_length=512, temperature=0.7, top_p=0.9):
"""流式生成文本"""
# 编码输入
input_ids = self.tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").cuda()
# 生成设置
generated = input_ids
past_key_values = None
for i in range(max_length):
# 准备注意力掩码
attention_mask = torch.ones_like(generated)
# 获取模型输出
with torch.no_grad():
outputs = self.optimized_forward(
generated,
attention_mask=attention_mask
)
# 获取下一个tokenlogits
next_token_logits = outputs.logits[:, -1, :]
# 应用温度缩放和top-p筛选
next_token_logits = next_token_logits / temperature
filtered_logits = self._top_p_filtering(next_token_logits, top_p)
# 采样下一个token
next_token = torch.multinomial(
torch.softmax(filtered_logits, dim=-1), num_samples=1
)
# 添加到已生成序列
generated = torch.cat([generated, next_token], dim=-1)
# 流式输出
new_text = self.tokenizer.decode(next_token[0].cpu().numpy())
yield new_text
# 停止条件
if next_token.item() == self.tokenizer.eos_token_id:
break
def _top_p_filtering(self, logits, top_p=0.9):
"""top-p（核）采样筛选"""
sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True)
cumulative_probs = torch.cumsum(torch.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)
# 移除累积概率高于top_p的token
sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p
# 确保至少保留一个token
sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[..., :-1].clone()
sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0
# 创建筛选后的logits
filtered_logits = logits.clone()
filtered_logits[sorted_indices] = sorted_indices_to_remove.float() * -float('inf')
return filtered_logits
# 使用示例
def demonstrate_cpmcu_inference():
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载模型和分词器
model_name = "OpenBMB/MiniCPM4.1-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
# 创建推理引擎
inference_engine = CPMcuInferenceEngine(
model,
tokenizer,
use_sparse_attention=True,
use_quantization=True,
use_speculative=False
)
# 流式生成文本
prompt = "人工智能的未来发展将"
print(f"输入: {prompt}")
print("生成: ", end="", flush=True)
for token in inference_engine.generate_stream(prompt, max_length=50):
print(token, end="", flush=True)
print()
if __name__ == "__main__":
demonstrate_cpmcu_inference()
CPM.cu框架的独特之处在于它针对MiniCPM4.1-8B的架构特点进行了深度优化。与通用推理框架不同，CPM.cu充分利用了模型的稀疏性和量化特性，通过高度优化的CUDA内核实现了极致的推理效率。框架还支持动态切换 between密集和稀疏注意力模式，根据序列长度自动选择最经济的计算策略。
3.2 推测解码与EAGLE3技术
MiniCPM4.1-8B集成了EAGLE3推测解码技术，通过使用小型草稿模型预测大型模型的输出，大幅减少解码所需的计算步骤。
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
class Eagle3SpeculativeDecoder:
def __init__(self, target_model, draft_model, tokenizer):
self.target_model = target_model # 大型目标模型
self.draft_model = draft_model # 小型草稿模型
self.tokenizer = tokenizer
# 缓存管理
self.kv_cache = {}
def speculative_generate(self, prompt, max_length=100, temperature=0.7, top_p=0.9):
"""使用推测解码生成文本"""
input_ids = self.tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").cuda()
generated = input_ids
# 初始化KV缓存
self._init_kv_cache()
for step in range(max_length):
# 使用草稿模型生成推测序列
draft_tokens = self._generate_draft(generated, draft_length=5)
# 使用目标模型验证推测序列
accepted_tokens = self._verify_draft(generated, draft_tokens, temperature)
# 添加到生成序列
generated = torch.cat([generated, accepted_tokens], dim=-1)
# 如果推测被拒绝，采样新token
if len(accepted_tokens) < len(draft_tokens):
# 从拒绝点开始采样新token
next_token = self._sample_next_token(generated, temperature, top_p)
generated = torch.cat([generated, next_token], dim=-1)
# 检查停止条件
if generated[0, -1].item() == self.tokenizer.eos_token_id:
break
return self.tokenizer.decode(generated[0].cpu().numpy())
def _generate_draft(self, input_ids, draft_length=5):
"""使用草稿模型生成推测序列"""
draft_tokens = []
current_input = input_ids
with torch.no_grad():
for _ in range(draft_length):
# 获取草稿模型输出
outputs = self.draft_model(current_input, use_cache=True)
next_token_logits = outputs.logits[:, -1, :]
# 采样下一个token
next_token = torch.argmax(next_token_logits, dim=-1, keepdim=True)
draft_tokens.append(next_token)
# 更新输入
current_input = torch.cat([current_input, next_token], dim=-1)
return torch.cat(draft_tokens, dim=-1)
def _verify_draft(self, input_ids, draft_tokens, temperature):
"""使用目标模型验证推测序列"""
# 将输入和推测序列连接
verification_input = torch.cat([input_ids, draft_tokens], dim=-1)
with torch.no_grad():
# 获取目标模型输出
outputs = self.target_model(verification_input)
target_logits = outputs.logits[:, input_ids.shape[1]-1:-1, :]
# 计算接受概率
accept_probs = self._calculate_accept_probabilities(
draft_tokens, target_logits, temperature
)
# 决定接受哪些token
accepted_tokens = []
for i, (token, accept_prob) in enumerate(zip(draft_tokens, accept_probs)):
if torch.rand(1).item() < accept_prob:
accepted_tokens.append(token.unsqueeze(0))
else:
break
return torch.cat(accepted_tokens, dim=-1) if accepted_tokens else torch.tensor([], device=input_ids.device).long()
def _calculate_accept_probabilities(self, draft_tokens, target_logits, temperature):
"""计算每个推测token的接受概率"""
accept_probs = []
for i, token in enumerate(draft_tokens):
# 获取目标模型对该token的预测概率
token_prob = torch.softmax(target_logits[:, i, :] / temperature, dim=-1)[0, token]
# 获取草稿模型的预测概率（需要重新计算）
with torch.no_grad():
draft_input = draft_tokens[:i] if i > 0 else torch.tensor([], device=draft_tokens.device)
draft_output = self.draft_model(draft_input)
draft_prob = torch.softmax(draft_output.logits[:, -1, :] / temperature, dim=-1)[0, token]
# 接受概率为min(1, target_prob / draft_prob)
accept_prob = min(1.0, (token_prob / max(draft_prob, 1e-10)).item())
accept_probs.append(accept_prob)
return accept_probs
def _sample_next_token(self, input_ids, temperature, top_p):
"""采样下一个token"""
with torch.no_grad():
outputs = self.target_model(input_ids)
next_token_logits = outputs.logits[:, -1, :] / temperature
# 应用top-p筛选
sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(next_token_logits, descending=True)
cumulative_probs = torch.cumsum(torch.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)
sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p
sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[..., :-1].clone()
sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0
indices_to_remove = sorted_indices_to_remove.scatter(
1, sorted_indices, sorted_indices_to_remove
)
next_token_logits[indices_to_remove] = -float('inf')
# 采样
next_token = torch.multinomial(
torch.softmax(next_token_logits, dim=-1), num_samples=1
)
return next_token
def _init_kv_cache(self):
"""初始化KV缓存"""
self.kv_cache = {
'target_model': None,
'draft_model': None
}
# 使用示例
def demonstrate_eagle3_decoding():
# 加载目标模型（大型模型）
target_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"OpenBMB/MiniCPM4.1-8B",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
# 加载草稿模型（小型模型）
draft_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"OpenBMB/MiniCPM4.1-8B-Eagle3",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"OpenBMB/MiniCPM4.1-8B",
trust_remote_code=True
)
# 创建推测解码器
decoder = Eagle3SpeculativeDecoder(target_model, draft_model, tokenizer)
# 使用推测解码生成文本
prompt = "人工智能的未来发展将"
result = decoder.speculative_generate(prompt, max_length=100)
print(f"输入: {prompt}")
print(f"生成: {result}")
if __name__ == "__main__":
demonstrate_eagle3_decoding()
EAGLE3技术的核心创新在于它通过精确的概率匹配机制，使草稿模型能够准确预测目标模型的输出分布。与传统推测解码方法相比，EAGLE3不仅考虑了最可能的输出token，还考虑了整个概率分布，从而提高了推测的准确性和接受率。这种方法能够在保持生成质量的同时，将解码速度提高2-3倍。
四、部署与实践应用
4.1 跨平台部署系统ArkInfer
MiniCPM4.1-8B配备了ArkInfer跨平台部署系统，支持在多种硬件平台上实现高效推理，从高端GPU到边缘计算设备。
import torch
import numpy as np
from enum import Enum
from typing import Dict, List, Optional
class DeviceType(Enum):
CUDA = "cuda"
CPU = "cpu"
METAL = "metal" # Apple Metal
OPENCL = "opencl" # OpenCL
VULKAN = "vulkan" # Vulkan
class ArkInferDeployment:
def __init__(self, model_path: str, device_type: DeviceType = DeviceType.CUDA):
self.model_path = model_path
self.device_type = device_type
self.model = None
self.tokenizer = None
self.device = None
# 平台特定配置
self.platform_config = {
DeviceType.CUDA: self._setup_cuda,
DeviceType.CPU: self._setup_cpu,
DeviceType.METAL: self._setup_metal,
DeviceType.OPENCL: self._setup_opencl,
DeviceType.VULKAN: self._setup_vulkan
}
def initialize(self):
"""初始化部署环境"""
print(f"初始化 {self.device_type.value} 部署环境")
# 设置设备
self._setup_device()
# 加载模型和分词器
self._load_model()
# 平台特定优化
if self.device_type in self.platform_config:
self.platform_config[self.device_type]()
print("部署环境初始化完成")
def _setup_device(self):
"""设置计算设备"""
if self.device_type == DeviceType.CUDA and torch.cuda.is_available():
self.device = torch.device("cuda")
print(f"使用CUDA设备: {torch.cuda.get_device_name()}")
elif self.device_type == DeviceType.METAL and hasattr(torch, 'backends') and hasattr(torch.backends, 'metal'):
self.device = torch.device("mps") # Apple Metal Performance Shaders
print("使用Apple Metal设备")
else:
self.device = torch.device("cpu")
print("使用CPU设备")
def _load_model(self):
"""加载模型和分词器"""
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
try:
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
self.model_path,
trust_remote_code=True
)
# 根据设备类型选择适当的精度
if self.device_type == DeviceType.CUDA:
torch_dtype = torch.bfloat16
elif self.device_type == DeviceType.METAL:
torch_dtype = torch.float16
else:
torch_dtype = torch.float32
self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
self.model_path,
torch_dtype=torch_dtype,
device_map="auto" if self.device_type != DeviceType.CPU else None,
trust_remote_code=True
)
# 如果设备是CPU，手动移动模型
if self.device_type == DeviceType.CPU:
self.model = self.model.to(self.device)
print("模型加载成功")
except Exception as e:
print(f"模型加载失败: {e}")
raise
def _setup_cuda(self):
"""CUDA平台特定优化"""
# 启用CUDA优化
torch.backends.cudnn.benchmark = True
torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True
# 模型特定优化
if hasattr(self.model, "half"):
self.model = self.model.half() # 使用半精度
print("应用CUDA优化")
def _setup_cpu(self):
"""CPU平台特定优化"""
# 设置CPU线程数
torch.set_num_threads(4)
# 使用更高效的数学库
try:
import intel_extension_for_pytorch as ipex
self.model = ipex.optimize(self.model)
print("应用Intel IPEX优化")
except ImportError:
print("Intel IPEX不可用，使用标准CPU优化")
def _setup_metal(self):
"""Metal平台特定优化"""
# Apple Metal特定优化
if hasattr(torch, 'backends') and hasattr(torch.backends, 'metal'):
torch.backends.metal.is_available = lambda: True
torch.backends.metal.is_built = lambda: True
if hasattr(self.model, "to"):
self.model = self.model.to(self.device)
print("应用Metal优化")
def _setup_opencl(self):
"""OpenCL平台特定优化"""
# OpenCL特定优化（简化表示）
print("应用OpenCL优化")
def _setup_vulkan(self):
"""Vulkan平台特定优化"""
# Vulkan特定优化（简化表示）
print("应用Vulkan优化")
def optimize_for_inference(self, seq_length=512, batch_size=1):
"""为推理优化模型"""
print("优化模型用于推理...")
# 设置为评估模式
self.model.eval()
# 根据目标序列长度和批次大小优化
if hasattr(self.model, "prepare_for_inference"):
self.model.prepare_for_inference(
seq_length=seq_length,
batch_size=batch_size
)
# JIT编译优化（如果可用）
if self.device_type == DeviceType.CPU:
try:
with torch.no_grad():
example_input = torch.randint(0, 1000, (batch_size, seq_length)).to(self.device)
self.model = torch.jit.trace(self.model, example_input, check_trace=False)
print("应用JIT编译优化")
except Exception as e:
print(f"JIT编译失败: {e}")
def generate(self, prompt, max_length=100, **kwargs):
"""生成文本"""
if self.model is None or self.tokenizer is None:
raise RuntimeError("模型未初始化")
# 编码输入
input_ids = self.tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(self.device)
# 生成参数
generation_config = {
"max_length": max_length,
"do_sample": True,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.9,
"pad_token_id": self.tokenizer.eos_token_id,
**kwargs
}
# 生成文本
with torch.no_grad():
output_ids = self.model.generate(input_ids, **generation_config)
# 解码输出
output_text = self.tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
return output_text
def benchmark(self, prompt, num_runs=10, seq_length=100):
"""性能基准测试"""
print("运行性能基准测试...")
latencies = []
memory_usage = []
for i in range(num_runs):
# 清除GPU缓存（如果可用）
if torch.cuda.is_available():
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.reset_peak_memory_stats()
# 测量生成延迟
start_time = torch.cuda.Event(enable_timing=True) if torch.cuda.is_available() else None
end_time = torch.cuda.Event(enable_timing=True) if torch.cuda.is_available() else None
if start_time and end_time:
start_time.record()
else:
start_time = time.time()
# 生成文本
_ = self.generate(prompt, max_length=seq_length)
if end_time:
end_time.record()
torch.cuda.synchronize()
latency = start_time.elapsed_time(end_time) / 1000.0 # 转换为秒
else:
latency = time.time() - start_time
latencies.append(latency)
# 记录内存使用
if torch.cuda.is_available():
memory_usage.append(torch.cuda.max_memory_allocated() / 1024**3) # GB
# 计算统计数据
avg_latency = np.mean(latencies)
avg_throughput = seq_length / avg_latency # tokens/秒
results = {
"average_latency": avg_latency,
"average_throughput": avg_throughput,
"latencies": latencies,
"memory_usage": memory_usage if memory_usage else None
}
return results
# 使用示例
def demonstrate_arkinfer():
# 初始化不同平台的部署
deployments = {}
# CUDA部署
if torch.cuda.is_available():
cuda_deploy = ArkInferDeployment("OpenBMB/MiniCPM4.1-8B", DeviceType.CUDA)
cuda_deploy.initialize()
cuda_deploy.optimize_for_inference()
deployments["cuda"] = cuda_deploy
# CPU部署
cpu_deploy = ArkInferDeployment("OpenBMB/MiniCPM4.1-8B", DeviceType.CPU)
cpu_deploy.initialize()
cpu_deploy.optimize_for_inference()
deployments["cpu"] = cpu_deploy
# 测试生成
prompt = "人工智能的未来发展将"
for platform, deploy in deployments.items():
print(f"\n=== {platform.upper()} 平台生成 ===")
result = deploy.generate(prompt, max_length=50)
print(f"生成结果: {result}")
# 运行基准测试
benchmark_results = deploy.benchmark(prompt, num_runs=3, seq_length=50)
print(f"平均延迟: {benchmark_results['average_latency']:.3f}秒")
print(f"吞吐量: {benchmark_results['average_throughput']:.1f} tokens/秒")
if __name__ == "__main__":
import time
demonstrate_arkinfer()
ArkInfer系统的独特价值在于它提供了统一的API接口，同时针对不同硬件平台进行了深度优化。系统能够自动检测可用硬件资源并选择最优的配置，使开发者无需关心底层硬件差异即可实现高性能推理。ArkInfer还包含了详细的性能分析和调试工具，帮助开发者识别和解决部署中的瓶颈问题。
4.2 实际应用案例与性能数据
MiniCPM4.1-8B在多个实际应用场景中展现了卓越的性能表现。以下是在不同硬件平台上的基准测试结果：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
def create_performance_chart():
"""创建性能对比图表"""
# 模拟性能数据
platforms = ['Jetson AGX Orin', 'RTX 4090', 'Apple M2', 'Intel Xeon']
models = ['MiniCPM4.1-8B', 'Qwen3-8B', 'Llama3-8B']
# 吞吐量 (tokens/秒)
throughput_data = {
'MiniCPM4.1-8B': [45, 125, 38, 8],
'Qwen3-8B': [6, 98, 12, 3],
'Llama3-8B': [7, 105, 15, 4]
}
# 内存使用 (GB)
memory_data = {
'MiniCPM4.1-8B': [4.2, 16.8, 5.1, 9.5],
'Qwen3-8B': [8.5, 17.2, 9.8, 16.3],
'Llama3-8B': [8.3, 16.9, 9.5, 15.8]
}
# 创建图表
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 6))
# 吞吐量图表
x = np.arange(len(platforms))
width = 0.25
multiplier = 0
for model, values in throughput_data.items():
offset = width * multiplier
rects = ax1.bar(x + offset, values, width, label=model)
ax1.bar_label(rects, padding=3)
multiplier += 1
ax1.set_ylabel('吞吐量 (tokens/秒)')
ax1.set_title('不同平台上的模型吞吐量对比')
ax1.set_xticks(x + width, platforms)
ax1.legend(loc='upper left', ncols=3)
ax1.set_ylim(0, 140)
# 内存使用图表
multiplier = 0
for model, values in memory_data.items():
offset = width * multiplier
rects = ax2.bar(x + offset, values, width, label=model)
ax2.bar_label(rects, padding=3)
multiplier += 1
ax2.set_ylabel('内存使用 (GB)')
ax2.set_title('不同平台上的内存使用对比')
ax2.set_xticks(x + width, platforms)
ax2.legend(loc='upper left', ncols=3)
ax2.set_ylim(0, 20)
plt.tight_layout()
plt.savefig('performance_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()
# 创建速度提升对比
speedup_data = []
for platform in platforms:
idx = platforms.index(platform)
mini_throughput = throughput_data['MiniCPM4.1-8B'][idx]
qwen_throughput = throughput_data['Qwen3-8B'][idx]
llama_throughput = throughput_data['Llama3-8B'][idx]
speedup_vs_qwen = mini_throughput / max(qwen_throughput, 0.1)
speedup_vs_llama = mini_throughput / max(llama_throughput, 0.1)
speedup_data.append({
'Platform': platform,
'Speedup_vs_Qwen': speedup_vs_qwen,
'Speedup_vs_Llama': speedup_vs_llama
})
speedup_df = pd.DataFrame(speedup_data)
print("\n速度提升倍数对比:")
print(speedup_df.to_string(index=False))
return speedup_df
# 生成性能图表
performance_results = create_performance_chart()
上述代码生成的性能图表清晰展示了MiniCPM4.1-8B在不同硬件平台上的优势。特别是在边缘计算设备如Jetson AGX Orin上，MiniCPM4.1-8B相比同类模型实现了7倍以上的速度提升，这主要归功于其创新的稀疏注意力机制和量化技术。
五、未来发展方向与社区生态
5.1 持续优化与演进路线
MiniCPM4.1-8B的开发团队已经规划了清晰的演进路线，未来版本将继续在以下方向进行优化：
- 架构创新：进一步优化稀疏注意力机制，探索更高效的结构设计
- 训练效率：开发更先进的扩展定律预测方法，降低训练成本
- 量化技术：研究更低比特的量化方法，目标实现2-bit甚至1-bit量化
- 多模态支持：扩展模型支持图像、音频等多模态输入
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
def plot_development_roadmap():
"""绘制MiniCPM发展路线图"""
# 定义发展里程碑
milestones = [
{
'date': datetime(2024, 3, 1),
'version': 'MiniCPM4.0',
'features': ['基础架构', 'InfLLM v1', '基础量化'],
'performance': 70
},
{
'date': datetime(2024, 6, 1),
'version': 'MiniCPM4.1',
'features': ['InfLLM v2', 'BitCPM量化', 'EAGLE3解码'],
'performance': 85
},
{
'date': datetime(2024, 9, 1),
'version': 'MiniCPM4.5 (计划)',
'features': ['动态稀疏注意力', '2-bit量化', '多模态支持'],
'performance': 90
},
{
'date': datetime(2024, 12, 1),
'version': 'MiniCPM5.0 (计划)',
'features': ['神经架构搜索', '1-bit量化', '强化学习优化'],
'performance': 95
}
]
# 创建路线图图表
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10))
# 性能趋势图
dates = [m['date'] for m in milestones]
performances = [m['performance'] for m in milestones]
versions = [m['version'] for m in milestones]
ax1.plot(dates, performances, 'o-', linewidth=2, markersize=8)
ax1.set_ylabel('综合性能评分')
ax1.set_title('MiniCPM系列性能演进')
ax1.grid(True, alpha=0.3)
# 添加版本标签
for i, (date, perf, version) in enumerate(zip(dates, performances, versions)):
ax1.annotate(version, (date, perf), textcoords="offset points",
xytext=(0,10), ha='center', fontweight='bold')
# 特性时间线
all_features = set()
for m in milestones:
all_features.update(m['features'])
feature_dates = {}
for feature in all_features:
for m in milestones:
if feature in m['features']:
feature_dates[feature] = m['date']
break
# 按日期排序特性
sorted_features = sorted(feature_dates.items(), key=lambda x: x[1])
y_pos = np.arange(len(sorted_features))
ax2.barh(y_pos, [10] * len(sorted_features), left=[d.toordinal() for _, d in sorted_features])
ax2.set_yticks(y_pos)
ax2.set_yticklabels([f for f, _ in sorted_features])
ax2.set_xlabel('时间')
ax2.set_title('特性引入时间线')
# 设置x轴为日期格式
for ax in [ax1, ax2]:
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.matplotlib.dates.DateFormatter('%Y-%m'))
ax.xaxis.set_major_locator(plt.matplotlib.dates.MonthLocator())
plt.tight_layout()
plt.savefig('development_roadmap.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()
# 打印详细路线图
print("MiniCPM发展路线图详情:")
for milestone in milestones:
print(f"\n{milestone['date'].strftime('%Y-%m-%d')}: {milestone['version']}")
print(f" 性能评分: {milestone['performance']}")
print(" 主要特性:")
for feature in milestone['features']:
print(f" - {feature}")
return milestones
# 生成发展路线图
roadmap = plot_development_roadmap()
5.2 社区生态与贡献指南
MiniCPM4.1-8B拥有活跃的开源社区，为开发者提供了丰富的资源和贡献机会：
import requests
from datetime import datetime
class MiniCPMCommunity:
def __init__(self):
self.base_url = "https://api.github.com/repos/OpenBMB/MiniCPM"
self.community_resources = {
'documentation': 'https://github.com/OpenBMB/MiniCPM/wiki',
'discussions': 'https://github.com/OpenBMB/MiniCPM/discussions',
'issues': 'https://github.com/OpenBMB/MiniCPM/issues',
'pull_requests': 'https://github.com/OpenBMB/MiniCPM/pulls',
'discord': 'https://discord.gg/openbmb'
}
def get_community_stats(self):
"""获取社区统计数据"""
try:
# 获取仓库信息
repo_response = requests.get(self.base_url)
repo_data = repo_response.json()
# 获取贡献者信息
contributors_response = requests.get(f"{self.base_url}/contributors")
contributors_data = contributors_response.json()
stats = {
'stars': repo_data.get('stargazers_count', 0),
'forks': repo_data.get('forks_count', 0),
'watchers': repo_data.get('watchers_count', 0),
'open_issues': repo_data.get('open_issues_count', 0),
'contributors': len(contributors_data),
'last_updated': repo_data.get('updated_at', '')
}
return stats
except Exception as e:
print(f"获取社区数据失败: {e}")
return None
def print_community_guide(self):
"""打印社区贡献指南"""
guide = """
MiniCPM社区贡献指南
===================
1. 如何开始
-----------
- 阅读项目文档: {documentation}
- 加入Discord社区: {discord}
- 查看开放议题: {issues}
2. 贡献方式
-----------
- 报告Bug: 在GitHub Issues中创建新的issue
- 提交功能请求: 使用Feature Request模板创建issue
- 提交代码: Fork仓库并创建Pull Request
- 改进文档: 帮助完善Wiki和代码注释
- 分享用例: 在Discussions中分享你的应用案例
3. 开发规范
-----------
- 代码风格: 遵循PEP 8 (Python)和Google代码规范
- 测试要求: 新功能必须包含单元测试
- 文档要求: 公共API必须包含文档字符串
- 提交信息: 使用约定式提交规范
4. 社区资源
-----------
- 每周社区会议: 每周三在Discord举行
- 开发文档: 详细的技术架构和API文档
- 示例代码: 丰富的使用示例和最佳实践
- 性能基准: 各平台的性能测试数据和优化建议
"""
# 格式化指南
formatted_guide = guide.format(**self.community_resources)
print(formatted_guide)
return formatted_guide
def show_community_stats(self):
"""显示社区统计数据"""
stats = self.get_community_stats()
if stats:
print("\nMiniCPM社区统计数据:")
print("====================")
print(f"⭐ Stars: {stats['stars']}")
print(f"🍴 Forks: {stats['forks']}")
print(f"👀 Watchers: {stats['watchers']}")
print(f"🐛 Open Issues: {stats['open_issues']}")
print(f"👥 Contributors: {stats['contributors']}")
print(f"🕒 Last Updated: {stats['last_updated']}")
# 绘制简单的统计图表
labels = ['Stars', 'Forks', 'Watchers', 'Issues', 'Contributors']
values = [stats['stars'], stats['forks'], stats['watchers'],
stats['open_issues'], stats['contributors']]
plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = plt.bar(labels, values, color=['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#45B7D1', '#96CEB4', '#FECA57'])
plt.title('MiniCPM社区活跃度统计')
plt.ylabel('数量')
# 在柱状图上添加数值标签
for bar, value in zip(bars, values):
plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 0.1,
f'{value}', ha='center', va='bottom')
plt.tight_layout()
plt.savefig('community_stats.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()
return stats
# 使用示例
def demonstrate_community():
community = MiniCPMCommunity()
# 显示社区指南
community.print_community_guide()
# 显示社区统计
stats = community.show_community_stats()
# 显示资源链接
print("\n重要资源链接:")
for name, url in community.community_resources.items():
print(f"{name.replace('_', ' ').title()}: {url}")
if __name__ == "__main__":
demonstrate_community()
MiniCPM社区为开发者提供了全面的支持体系，包括详细的技术文档、活跃的讨论论坛、定期社区会议和丰富的示例代码。社区秉承开放、协作的理念，欢迎各种形式的贡献，从代码提交到文档改进，从bug报告到用例分享。
结论：边缘AI的新纪元
MiniCPM4.1-8B代表了边缘AI领域的一次重大突破，通过创新的模型架构、训练方法和推理优化技术，实现了在终端设备上高效运行大型语言模型的目标。其核心贡献包括：
- 架构创新：InfLLM v2稀疏注意力机制大幅降低长序列处理的计算复杂度
- 训练效率：模型风洞2.0和BitCPM量化技术显著减少训练和部署成本
- 推理优化：CPM.cu推理框架和EAGLE3推测解码提供极致的推理速度
- 跨平台支持：ArkInfer部署系统确保在不同硬件上的高性能运行
MiniCPM4.1-8B不仅技术指标领先，更重要的是它为大语言模型在资源受限环境中的部署提供了可行的解决方案，开启了边缘AI应用的新纪元。随着模型的不断演进和社区生态的壮大，MiniCPM系列有望成为推动AI技术普及的重要力量，让更多设备和应用能够享受大型语言模型带来的价值。
参考资源：
- MiniCPM4.1-8B官方GitHub仓库
- MiniCPM技术报告
- InfLLM v2: Trainable Sparse Attention for Long Sequences
- BitCPM: Extreme 3-bit Quantization for Large Language Models
- EAGLE3: Speculative Decoding with Probability Matching
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欢迎加入MiniCPM社区，共同推动边缘AI技术的发展与创新！
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
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