发布 Swift Transformers：在苹果设备上运行本地语言模型

本文介绍了一套工具，帮助Swift开发人员将语言模型整合到应用程序中。

工具包括转换为Core ML、优化技术、Tokenizers模块、模型和Hub包装器、生成算法以及支持的模型。

作者鼓励开发者与社区一起改进这些工具，并期待看到开发者们创造出什么样的应用。

swift-transformers是一个开发中的Swift包，旨在实现类似transformers的API，专注于文本生成。

转换为Core ML是使用LLM模型的关键步骤，作者提供了多种转换工具和方法。

优化技术包括缓存注意力键值、使用离散形状和量化技术，以提高模型运行速度和资源利用率。

Tokenization是将文本输入转换为模型可处理的数字格式的过程，涉及多种策略和选项。

模型和Hub包装器用于下载模型和tokenizer配置文件，简化模型使用过程。

生成算法包括贪婪解码和top-k采样，支持多种生成方法。

目前支持的模型包括Llama 2、Falcon、StarCoder和GPT系列。

未来的工作包括支持更多的tokenizers、生成算法和优化技术。

作者期待社区的反馈和贡献，以进一步完善这些工具。