linux上使用fastllm部署qwen1.8b,2G显存可跑_linux fastllm qwen

1、环境需求

推荐gcc大于9.4

gcc -v

python，用于转换模型权重，fastllm也提供了python的api，我的是python3.10.13

2、下载相关文件

下载qwen1.8b权重和fastllm项目到本地。

下载qwen1.8b权重，国内推荐使用魔塔社区开源库，安装

pip install modelscope

下载，cache_dir修改为自己的路径

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download("Qwen/Qwen-1_8B-Chat", revision = "v1.0.0", cache_dir='/root/source/model_path')

下载好的文件目录如下：

下载fastllm工程到本地。

git clone https://github.com/ztxz16/fastllm

或者直接把项目的zip文件下载到本地再解压。

下载第三方库：

cd fastllm/third_party
git clone https://github.com/pybind/pybind11/tree/0e2c3e5db41b6b2af4038734c84ab855ccaaa5f0

3、编译安装

到fastllm目录，修改下main.cpp文件，加一个计时。

#include "model.h"
#include <chrono> // 添加头文件
 
//省略其他代码
 
int main(int argc, char **argv) {
    int round = 0;
    std::string history = "";
 
    RunConfig config;
    fastllm::GenerationConfig generationConfig;
    ParseArgs(argc, argv, config, generationConfig);
 
    fastllm::PrintInstructionInfo();
    fastllm::SetThreads(config.threads);
    fastllm::SetLowMemMode(config.lowMemMode);
    auto model = fastllm::CreateLLMModelFromFile(config.path);
 
    static std::string modelType = model->model_type;
    printf("欢迎使用 %s 模型. 输入内容对话，reset清空历史记录，stop退出程序.\n", model->model_type.c_str());
    while (true) {
        printf("用户: ");
        std::string input;
        std::getline(std::cin, input);
        if (input == "reset") {
            history = "";
            round = 0;
            continue;
        }
        if (input == "stop") {
            break;
        }
 
        auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); // 开始计时
 
        std::string ret = model->Response(model->MakeInput(history, round, input), [](int index, const char* content) {
            if (index == 0) {
                printf("%s:%s", modelType.c_str(), content);
                fflush(stdout);
            }
            if (index > 0) {
                printf("%s", content);
                fflush(stdout);
            }
            if (index == -1) {
                printf("\n");
            }
        }, generationConfig);
 
        auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); // 结束计时
        auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end_time - start_time).count();
 
        printf("本次响应耗时: %lld ms\n", duration); // 打印耗时
 
        history = model->MakeHistory(history, round, input, ret);
        round++;
    }
 
    return 0;
}

执行编译安装

#在fastllm目录执行
mkdir build
cd build
cmake .. -DUSE_CUDA=ON # 如果不使用GPU编译，那么使用 cmake .. -DUSE_CUDA=OFF
make -j
cd tools && python setup.py install

环境配置不出错，这个过程一般不会有问题。

编译完成后，可以使用如下命令安装简单的python工具包。

cd tools # 这时在fastllm/build/tools目录下
python setup.py install

python3 tools/qwen2flm.py int4

./main -p model.flm 

nvidia-smi