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通过onnx模型可以在支持onnx推理的推理引擎上进行推理，从而可以将LLM部署在更加广泛的平台上面。此外还可以具有避免pytorch依赖，获得更好的性能等优势。

这篇博客（大模型LLaMa及周边项目（二） - 知乎）进行了llama导出onnx的开创性的工作，但是依赖于侵入式修改transformers库，比较不方便。

这里本人实现了避免侵入式修改transformers库导出LLM为ONNX方法，代码库为:

https://github.com/luchangli03/export_llama_as_onnx/tree/main

可以在这个基础上进行简单修改从而导出其他模型，例如百川，Qwen等模型。当前已经加入了对清华ChatGlm2和阿里Qwen的导出支持。

该方案优点是无需侵入式修改transformers代码，缺点是你需要提前了解各个模型的输入，相关shape和dtype。这可以在代码里面增加shape，dtype打印，进行一次推理获取。

阿里的Qwen模型导出onnx存在大量琐碎的算子，主要是因为其使用了einops库的rearrange操作。把这些算子替换为reshape，transpose, split等操作后onnx模型会极大简化。此外，还可以进一步优化该模型的RotaryEmbedding相关的代码以优化导出的onnx模型复杂度。

例如

# context_layer = rearrange(
#     context_layer, "b s h d -> b s (h d)"
# ).contiguous()
b, s, h, d = context_layer.shape
context_layer = context_layer.reshape([b, s, -1])

# self._rotary_pos_emb_cache = rearrange(emb, "n d -> 1 n 1 d")
emb = torch.unsqueeze(emb, 0) # [1nd]
emb = torch.unsqueeze(emb, 2)

def _rotate_half(x):# from einops import rearrange# x = rearrange(x, "... (j d) -> ... j d", j=2)# x1, x2 = x.unbind(dim=-2)last_dim = x.shape[-1]x1, x2 = torch.split(x, last_dim//2, dim=-1)return torch.cat((-x2, x1), dim=-1)

导出的llama decoder会存在if算子，但是经过符号shape推导和设置相应的符号shape到onnx模型value_info，然后经过onnxsim可以完全去掉。也可以考虑修改llama定义代码去掉if。优化前后：

导出模型调试

从导出模型中算子的名称可以大概推断出该算子在那个模块定义的。

如/layers.0/attn/rotary_emb/Slice可以知道该算子定义于decoder第0层的atten.rotary_emb模块。