deployment/export_ggml.py

"""
GGML 部署选项 - 将模型导出为 GGML 格式（用于 llama.cpp）
"""
import sys
import torch
import json
from pathlib import Path

sys.path.insert(0, '.')


def export_to_ggml(model, tokenizer, output_path, vocab_size=32000):
    """
    将模型导出为 GGML 格式（简化版）
    
    注意：这是简化版实现，用于演示目的
    实际使用时应该使用 llama.cpp 官方工具：
    - python convert.py models/your_model/
    - 然后使用 llama.cpp 进行量化和推理
    
    Args:
        model: PyTorch 模型
        tokenizer: 分词器
        output_path: 输出路径（.ggml 文件）
        vocab_size: 词汇表大小
    """
    # TODO: This is a simplified/stub export. For production use,
    # use llama.cpp's convert.py and quantize tools instead.
    print("[EXPORT] 导出模型到 GGML 格式（简化版 - 仅保存配置，非可用 GGML 权重）...")
    
    # 获取模型配置
    if hasattr(model.config, 'vocab_size'):
        vocab_size = model.config.vocab_size
    elif hasattr(model.config, 'vocab_size_or_config_json_file'):
        vocab_size = model.config.vocab_size_or_config_json_file
    else:
        print(f"   使用默认 vocab_size: {vocab_size}")
    
    # 获取模型参数
    hidden_size = model.config.hidden_size
    num_layers = model.config.num_hidden_layers
    num_heads = model.config.num_attention_heads
    
    # 创建 GGML 格式（简化版）
    # 实际 GGML 格式很复杂，这里只创建一个示例文件
    ggml_data = {
        "format": "ggml",
        "version": "1.0",
        "model": {
            "vocab_size": vocab_size,
            "hidden_size": hidden_size,
            "num_layers": num_layers,
            "num_heads": num_heads,
        },
        "weights": {},
    }
    
    # 添加权重（简化版：只保存权重名称，不保存实际数据）
    for name, param in model.named_parameters():
        if param.requires_grad:
            ggml_data["weights"][name] = {
                "shape": list(param.shape),
                "dtype": str(param.dtype),
                # 注意：实际 GGML 格式会保存量化后的权重
                # 这里只保存元数据
            }
    
    # 保存为 JSON（简化版）
    # 实际 GGML 格式是二进制格式
    output_path = Path(output_path)
    output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    
    with open(output_path.with_suffix('.json'), "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(ggml_data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    
    print(f"   模型已导出到: {output_path.with_suffix('.json')}")
    print("   [注意] 这是简化版实现，实际使用时请使用 llama.cpp 官方工具")
    print()
    
    # 创建使用说明
    readme_path = output_path.parent / "README_GGML.md"
    with open(readme_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write("# GGML 部署指南\n\n")
        f.write("## 1. 安装 llama.cpp\n\n")
        f.write("```bash\n")
        f.write("git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git\n")
        f.write("cd llama.cpp\n")
        f.write("make\n")
        f.write("```\n\n")
        
        f.write("## 2. 转换模型\n\n")
        f.write("```bash\n")
        f.write("python convert.py models/fusion-llm/\n")
        f.write("```\n\n")
        
        f.write("## 3. 量化模型\n\n")
        f.write("```bash\n")
        f.write("./quantize models/fusion-llm/ggml-model-f16.bin models/fusion-llm/ggml-model-q4_0.bin q4_0\n")
        f.write("```\n\n")
        
        f.write("## 4. 运行推理\n\n")
        f.write("```bash\n")
        f.write("./main -m models/fusion-llm/ggml-model-q4_0.bin -p 'Once upon a time' -n 128\n")
        f.write("```\n")
    
    print(f"   GGML 部署指南已保存到: {readme_path}")
    print()


if __name__ == "__main__":
    print("=" * 60)
    print("Fusion-LLM GGML 部署选项")
    print("=" * 60)
    print()
    
    # 创建示例模型
    print("[1] 创建示例模型...")
    from models.fusion_mini import FusionMini, FusionMiniConfig
    
    config = FusionMiniConfig(
        vocab_size=100,
        hidden_size=32,
        num_hidden_layers=1,
    )
    model = FusionMini(config)
    print("   示例模型已创建")
    print()
    
    # 创建示例分词器
    print("[2] 创建示例分词器...")
    from transformers import AutoTokenizer
    
    # 使用真实分词器（如果可用）
    try:
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
        print("   使用 GPT-2 分词器")
    except:
        # 创建模拟分词器
        class MockTokenizer:
            def __init__(self, vocab_size=100):
                self.vocab_size = vocab_size
            
            def __call__(self, text, **kwargs):
                return {"input_ids": [[1, 2, 3]]}
            
            def decode(self, ids, **kwargs):
                return "Generated text"
        
        tokenizer = MockTokenizer()
        print("   使用模拟分词器")
    print()
    
    # 导出到 GGML
    print("[3] 导出到 GGML 格式...")
    output_path = Path("output/ggml/model.ggml")
    export_to_ggml(model, tokenizer, output_path, vocab_size=100)
    print()
    
    print("[PASS] GGML 部署选项测试通过")
    sys.exit(0)