Vicuna模型权重合成及模型部署_vicuna-13b cpu

1.环境搭建

本人电脑环境：Ubuntu 20.04.5 LTS # 使用cat /etc/issue命令查看

1.1 构建虚拟环境

$ pip install virtualenv
$ virtualenv vicuna # 创建新环境
$ source vicuna/bin/activate # 激活新环境
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1.2 安装FastChat

1.2.1 利用pip直接安装

$ pip install fschat
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1.2.2 从github下载repository然后安装

第1步：clone repository，然后进入FastChat folder

$ git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
$ cd FastChat
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第2步：安装FastChat包

$ pip install --upgrade pip # enable PEP 660 support
$ pip install -e .
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2.Vicuna Weights合成

最终部署模型需要的vicuna weights需要进行合成才能得到：

• 第一步：下载vicuna delta weights。
• 第二步：下载原始llama weights。
• 第三步：上上面两个weights合成为一个weights。
  注：合成步骤参考How to Prepare Vicuna Weight

2.1 下载vicuna delta weights

下载7b delta weights：

$ git lfs install
$ git clone https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1
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下载13b delta weights：

$ git lfs install
$ git clone https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v1.1
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请注意：这不是直接的 working weight ，而是LLAMA-13B的 working weight 与 original weight 的差值。(由于LLAMA的规则，我们无法提供LLAMA的 weight )

2.2 下载原始llama weights

您需要按照HuggingFace提供的 原始权重 或 从互联网上获取 HuggingFace格式的原始LLAMA-7B或LLAMA-13B 权重。
注：这里直接从HuggingFace下载已转化为HuggingFace格式的原始LLAMA-7B或LLAMA-13B 权重
下载7b 原始 llama weights：

$ git lfs install
$ git clone https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf
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下载13b 原始 llama weights：

$ git lfs install
$ git clone https://huggingface.co/decapoda-research/llama-13b-hf
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2.3 合成真正的working weights

当这delta weights 和llama原始weights都准备好后，我们可以使用Vicuna团队的工具来创建真正的 working weight 。
执行如下命令创建最终 working weight

$ python -m fastchat.model.apply_delta --base /home/llama/llama-13b-hf --target /home/vicuna/vicuna-13b-delta-v1.1-llama-merged --delta /home/vicuna/vicuna-13b-delta-v1.1 --low-cpu-mem
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说明：我在使用上述命令过程中出现了错误，但将–low-cpu-mem参数去掉后能正常工作。

2.3 填坑手册

此节可略过
在使用下述命令合成working weights时报如下错误：

$ python -m fastchat.model.apply_delta --base /home/llama/llama-13b-hf --target /home/vicuna/vicuna-13b-delta-v1.1-llama-merged --delta /home/vicuna/vicuna-13b-delta-v1.1 --low-cpu-mem
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说明：去掉–low-cpu-mem参数后能正常工作。

3. 使用命令行接口进行推理

3.1 Single GPU

下面的命令要求Vicuna-13B大约有28GB的GPU内存，Vicuna-7B大约有14GB的GPU存储器。

$ python -m fastchat.serve.cli --model-path /home/vicuna/vicuna-13b-delta-v1.1-llama-merged
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• 参数介绍
  usage: cli.py [-h]
  [–model-path MODEL_PATH] Vicuna Weights 路径
  [–device {cpu,cuda,mps}] 选择 使用 cpu or cuda 运行
  [–gpus GPUS] 选择 使用 gpu 型号
  [–num-gpus NUM_GPUS] 选择 gpu 数量
  [–max-gpu-memory MAX_GPU_MEMORY]
  [–load-8bit] 8bit 量化，用于降低显存
  [–conv-template CONV_TEMPLATE]
  [–temperature TEMPERATURE]
  [–max-new-tokens MAX_NEW_TOKENS]
  [–style {simple,rich}]
  [–debug]
  启动后聊天界面如下所示：
  

3.2 Multiple GPU

python -m fastchat.serve.cli --model-path /home/vicuna/vicuna-13b-delta-v1.1-llama-merged --num-gpus 2
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3.3 CPU Only

这只在CPU上运行，不需要GPU。Vicuna-13B需要大约60GB的CPU内存，Vicuna-7B需要大约30GB的CPU存储器。

$ python -m fastchat.serve.cli --model-path /home/vicuna/vicuna-13b-delta-v1.1-llama-merged --device cpu
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4. Reference

感谢https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTower/tree/main/Vicuna