接入一个新的模型需要满足哪些条件

[klxqlehua]

你好，这篇文章和代码实现细看了下，如果我想接入一个新的模型来支持infLLM，需要哪些满足条件，个人理解：

1. 位置编码：新的模型attention内部也必须是RotaryEmbeddingESM编码方式，否则训练的模型与infLLM推理在位置编码等效性上就不一致了；
2. 新模型的model.model.forward与InfLLM的model_forward的实现逻辑必须完全一样；
3. 新模型的Attention的推理计算入参格式必须满足如下 def forward( self, hidden_states: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_value: Optional[Cache] = None, output_attentions: bool = False, use_cache: bool = False, **kwargs, ) ，目的是为了与InfLLM定义的hf_forward的入参完全保持一致； 感觉应该够了，对吧，还需要其他硬性满足条件吗？ 如确实如此，那么接入一个新的开源模型应该很容易对吧？为什么我看你这边只接入了LlamaForCausalLM，MistralForCausalLM，Qwen2ForCausalLM这三个？

[guyan364]

你的理解是对的，基本上目前使用 rope 的模型都可以使用 infLLM. 我们没有太多时间维护这个仓库，现在主要用于提供论文结果复现. 如果你需要适配其他开源模型，可以参照 patch.py 中的实现，加入其他模型的 attention forward 替换.

[klxqlehua]

好的，感谢你的回复。