技术标签: 笔记 书生·浦语大模型实战营——笔记
Python 3.10环境
pip install lmdeploy[all]==0.3.0
Hugging Face——针对深度学习模型和数据集的在线托管社区——HF格式——国内可以使用阿里巴巴的MindScope社区,或者上海AI Lab搭建的OpenXLab社区
TurboMind——LMDeploy团队开发的一款关于LLM推理的高效推理引擎
主要功能包括:LLaMa 结构模型的支持,continuous batch 推理模式和可扩展的 KV 缓存管理器。
TurboMind推理引擎仅支持推理TurboMind格式的模型。因此,TurboMind在推理HF格式的模型时,会首先自动将HF格式模型转换为TurboMind格式的模型。该过程在新版本的LMDeploy中是自动进行的,无需用户操作。
InternLM2-Chat-1.8B的HF模型
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/internlm2-chat-1_8b", trust_remote_code=True)
# Set `torch_dtype=torch.float16` to load model in float16, otherwise it will be loaded as float32 and cause OOM Error.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/internlm2-chat-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda()
model = model.eval()
inp = "hello"
print("[INPUT]", inp)
response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=[])
print("[OUTPUT]", response)
inp = "please provide three suggestions about time management"
print("[INPUT]", inp)
response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=history)
print("[OUTPUT]", response)
运行:python /root/pipeline_transformer.py
运行结果:
运行时间:12.32s
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b
LMDeploy的推理速度约为337.6 words/s,是Transformer库的8倍。
量化是一种以参数或计算中间结果精度下降换空间节省(以及同时带来的性能提升)的策略。
先介绍两个概念:
常见的 LLM 模型由于 Decoder Only 架构的特性,实际推理时大多数的时间都消耗在了逐 Token 生成阶段(Decoding 阶段),是典型的访存密集型场景。
KV8量化是指将逐 Token(Decoding)生成过程中的上下文 K 和 V 中间结果进行 INT8 量化(计算时再反量化),以降低生成过程中的显存占用。
W4A16 量化,将 FP16 的模型权重量化为 INT4,Kernel 计算时,访存量直接降为 FP16 模型的 1/4,大幅降低了访存成本。Weight Only 是指仅量化权重,数值计算依然采用 FP16(需要将 INT4 权重反量化)。
KV Cache是一种缓存技术,通过存储键值对的形式来复用计算结果,以达到提高性能和降低内存消耗的目的。
在大规模训练和推理中,KV Cache可以显著减少重复计算量,从而提升模型的推理速度。理想情况下,KV Cache全部存储于显存,以加快访存速度。当显存空间不足时,也可以将KV Cache放在内存,通过缓存管理器控制将当前需要使用的数据放入显存。
模型在运行时,占用的显存可大致分为三部分:模型参数本身占用的显存、KV Cache占用的显存,以及中间运算结果占用的显存。LMDeploy的KV Cache管理器可以通过设置–cache-max-entry-count参数,控制KV缓存占用剩余显存的最大比例。默认的比例为0.8。
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b
对话显存占用:
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b --cache-max-entry-count 0.4
对话显存占用:
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b --cache-max-entry-count 0.01
对话显存占用:
LMDeploy使用AWQ算法,实现模型4bit权重量化。推理引擎TurboMind提供了非常高效的4bit推理cuda kernel,性能是FP16的2.4倍以上。
lmdeploy lite auto_awq \
/root/internlm2-chat-1_8b \
--calib-dataset 'ptb' \
--calib-samples 128 \
--calib-seqlen 1024 \
--w-bits 4 \
--w-group-size 128 \
--work-dir /root/internlm2-chat-1_8b-4bit
运行
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b-4bit --model-format awq
显存占用
对比:
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b-4bit --model-format awq --cache-max-entry-count 0.01
封装为API:
我们把从架构上把整个服务流程分成下面几个模块。
lmdeploy serve api_server \
/root/internlm2-chat-1_8b \
--model-format hf \
--quant-policy 0 \
--server-name 0.0.0.0 \
--server-port 23333 \
--tp 1
其中,model-format、quant-policy这些参数是与第三章中量化推理模型一致的;server-name和server-port表示API服务器的服务IP与服务端口;tp参数表示并行数量(GPU数量)。
lmdeploy serve api_client http://localhost:23333
连接架构:
lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 \ --server-name 0.0.0.0 \ --server-port 6006
访问 http://127.0.0.1:6006
架构:
将大模型推理集成到Python代码里面
from lmdeploy import pipeline
pipe = pipeline('/root/internlm2-chat-1_8b')
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', '上海是'])
print(response)
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig
# 调低 k/v cache内存占比调整为总显存的 20%
backend_config = TurbomindEngineConfig(cache_max_entry_count=0.2)
pipe = pipeline('/root/internlm2-chat-1_8b',
backend_config=backend_config)
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', '上海是'])
print(response)
pipeline_llava.py
from lmdeploy.vl import load_image
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig
backend_config = TurbomindEngineConfig(session_len=8192) # 图片分辨率较高时请调高session_len
# pipe = pipeline('liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config) 非开发机运行此命令
pipe = pipeline('/share/new_models/liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config)
image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/tests/data/tiger.jpeg')
response = pipe(('describe this image', image))
print(response)
运行结果:
gradio_llava.py
import gradio as gr
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig
backend_config = TurbomindEngineConfig(session_len=8192) # 图片分辨率较高时请调高session_len
# pipe = pipeline('liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config) 非开发机运行此命令
pipe = pipeline('/share/new_models/liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config)
def model(image, text):
if image is None:
return [(text, "请上传一张图片。")]
else:
response = pipe((text, image)).text
return [(text, response)]
demo = gr.Interface(fn=model, inputs=[gr.Image(type="pil"), gr.Textbox()], outputs=gr.Chatbot())
demo.launch()
运行,端口转发后,浏览器访问:http://127.0.0.1:7860
运行结果:
支持的模型:
参见上文
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