模型部署Definition：将训练好的模型，部署到服务器端 or 边缘端。

需要考虑很多问题：比如在服务器端部署，假设部署到集群，如何进行分布式推理大模型；边缘端的计算能力是否足够
在实际部署时会遇到很多难点，比如：大模型的参数量和计算量非常巨大，那么如何在有限的资源中，加载和推理大模型？

大模型部署的痛点

1. 计算量巨大

2. 内存开销巨大

以16浮点数为例，每个参数占用2个字节。那么20B模型，加载参数40G+ 显存，10.3G缓存，加起来就要至少50.3G 显存。

3.访存瓶颈与动态请求

目前常用的模型部署方法（三类）

目的：减少模型的冗余参数

1. 模型剪枝

2. 知识蒸馏

3. 量化（核心：把浮点数转换为整数 or 其他离散形式）

模型参数存储一般是以32位浮点数进行存储的，一个参数占用4个字节。存在一些冗余的情况，在满足回答的情况下，可以将浮点数转换为定点数（比如：8位，4位 or平均1位的整数）。

优点：模型量化可以提升efficiency，提升速度！（大模型，访存密集型，访存远大于计算的瓶颈，通过量化可以把访存量降低，可以显著降低数据传输所用的时间）

动手实践

完成以下任务，并将实现过程记录截图：

配置 LMDeploy 运行环境


# 配置 LMDeploy 运行环境
studio-conda -t lmdeploy -o pytorch-2.1.2
 
# 激活刚刚创建的虚拟环境，并安装0.3.0版本的lmdeploy
conda activate lmdeploy
pip install lmdeploy[all]==0.3.0

注： Huggingface与TurboMind大致介绍（截图来自课程文档，详细可以看页首的课程文档link！）

以命令行方式与 InternLM2-Chat-1.8B 模型对话

注：这里对比一下和传统的使用Transformer库运行的区别

Transformer库是Huggingface社区推出的用于运行HF模型的官方库。

对比一下使用Transformer来直接运行InternLM2-Chat-1.8B模型，以及LMDeploy的使用感受，速度明显比原生Transformer快！

LMDeploy模型量化

模型量化-1.设置最大KV Cache缓存大小

上述运行chat的时候，占用显存为如下图：

可以通过上图的显存占用情况发现，占显存还是比较多的，那么能否进行显存占用呢？


# 尝试这个命令，设成0.01，约等于禁用KV Cache占用显存
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b --cache-max-entry-count 0.01

运行完这个命令之后显存占用，从原来7856M到4552M，有降低！

模型量化-2. 使用W4A16量化

只用输入下面这个命令就可以完成量化：


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

参数注释：

lite auto_awq:使用自动awq算法
采用‘ptb’数据集
采样128个数据对
量化上下文长度：1024
量化工作结束后，新的HF模型被保存到internlm2-chat-1_8b-4bit目录( --work-dir /root/internlm2-chat-1_8b-4bit)

运行完上面量化命令后，得到量化后的model，可以进行测试：
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b-4bit --model-format awq --cache-max-entry-count 0.01
此时的显存占用：

显存此时只占用2436M，也有很大降低

参考内容

1. 这个笔记内容非常详尽，可以参考

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