RWKV 模型已部署到 5 亿台 Windows 电脑？真正开源的新一代 AI 架构

2024 年 9 月 ，RWKV 社区成员发现：Office 系统在自动更新后（版本 2407 及以后）已自带 RWKV 运行库。

在 Windows 系统的  C:\Program Files\Microsoft Office\root\vfs\ProgramFilesCommonX64\Microsoft Shared\OFFICE16 目录，可以找到一系列 rwkv dll（动态链接库） 文件。

由于正版 Windows 大多预装了 Office 365，因此，全球大多数 Windows 10 和 11 机器现已搭载 RWKV，包括线下商店中售卖的 Windows 机器。这意味着 RWKV 的装机量可达几亿台。

RWKV 是真正的开源架构（目前在 Linux Foundation 旗下），遵循 Apache 2.0 协议，可用于商业，欢迎大家在各个项目使用。

RWKV 的最新架构为 RWKV-6，且 RWKV-7 即将公布。

从 dll 的文件属性，可以明确这是 RWKV 模型的加载器：

此外，微软提供的协议中也明确出现了 rwkv.cpp 的仓库地址 ：

随后，社区开发者对 dll 文件进行解析，发现 dll 中的函数确实是来自 rwkv.cpp 库中的 RWKV 模型相关函数：

该发现在多方社交媒体上引起了激烈的讨论：

RWKV 在 Windows 系统中的角色

目前，微软方面未公布 RWKV 模型会用于 Windows 系统中的哪些功能。

尽管 RWKV 系列 dll 文件存放在 Microsoft Office 目录中，但它们其实是操作系统的一部分，而不仅限于 Microsoft Office 。

出于 RWKV 恒定的显存/内存占用、支持全球 100 多种语言、“能耗最低的模型”等特性，我们推测 RWKV 可能会用于以下 Windows 系统功能：

Local memory recall 是让操作系统记住你过去的操作或输入信息，在需要时再次使用这些记忆。

RWKV 的 llama.cpp 用法

随着 RWKV 社区成员 @MollySophia 的工作，llama.cpp 现已适配 RWKV-6 模型。

接下来，我们一起看看如何在 llama.cpp 中使用 RWKV-6 模型进行推理：

第一步：获取 gguf 格式模型

llama.cpp 支持 .gguf 格式的模型，但 RWKV 官方仅发布了 .pth 格式模型。因此，我们需要使用以下两种方法获取 gguf 格式的 RWKV 模型。

可以从 https://huggingface.co/latestissue 下载已量化并转化成 gguf 格式的 RWKV 模型

首先，从 RWKV 官方 HF 仓库下载一个 Hugging Face 格式的 RWKV 模型，如 RWKV/v6-Finch-1B6-HF

然后在 llama.cpp 目录运行此命令，将 Hugging Face 模型转成 gguf 格式：

运行以下命令，对 .gguf 模型进行量化：

所有可选的量化精度：

建议使用以下两种量化精度： Q5_1、 Q8_0。

第二步：本地构建 llama.cpp

可以选择从 llama.cpp 的 release 页面下载已编译的 llama.cpp 程序。

也可以参照 llama.cpp 官方构建文档，选择适合的方法本地编译构建。

第三步：运行 RWKV 模型推理

在 llama.cpp 目录运行以下命令，可驱动 RWKV 模型基于 prompt 生成文本：

这条命令通过 llama-cli 运行 RWKV 模型，使用 8 个线程、跳过预热、并根据给定的 prompt 生成最多 500 个 token。

参数解释：

完整的参数列表可以在 llama.cpp 参数文档中查看。

使用以下命令，以进行批量推理：

使用 \n 隔开不同的 prompt

参数解释：

启动 Web 服务

使用以下命令，以启动 llama.cpp 的 Web 服务：

启动后，可以访问 http://127.0.0.1:8080 以检查 Web 页面：

点击右上方的 New Ul按钮，或者直接访问 http://127.0.0.1:8080/index-new.html，可以打开新版本的 WebUI

RWKV 模型介绍

RWKV 是一种创新的深度学习网络架构，它将 Transformer 与 RNN 各自的优点相结合，同时实现高度并行化训练与高效推理，时间复杂度为线性复杂度，在长序列推理场景下具有优于 Transformer 的性能潜力。

RWKV 模型架构论文：

RWKV 4：https://arxiv.org/abs/2305.13048 RWKV-5/6（Eagle & Finch）：https://arxiv.org/abs/2404.05892

RWKV 模型的最新版本是 RWKV-6 ，架构图如下：

相对 Transformer 架构，RWKV 架构的推理成本降低 2~10 倍，训练成本降低 2~3 倍。

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