Llama3小白自学路（四、LMDeploy部署Llama3）_from lmdeploy import pipeline, pytorchengineconfig

写在前面

大模型的特点：
显存开销大、需要缓存大量的kv、数据长度不统一（动态shape）、请求数量不固定，token逐个生成

因此，对应的大模型部署挑战有：

LMDeploy：

是一个用于压缩、部署、服务 LLM 的工具包，由 MMRazor 和 MMDeploy 团队开发，英伟达设备上部署的全流程解决方案，其包括模型轻量化、推理和服务。

它具有以下核心功能：高效的推理引擎、交互式推理模式、量化。

主要说一下量化，因为后面主要有对量化进行课程实践。

量化的主要目的是减小显存占用，提升运行速度。

这里附上机智流的Llama3教程链接：

机智流Llama3超级课堂

1、LMDeploy部署Llama3

按照之前的章节，下载配置好必要的环境、权重等。

# 创建镜像并下载依赖
conda create -n llama3 python=3.10
conda activate llama3
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
 
# 安装git
mkdir -p ~/model
cd ~/model
apt install git git-lfs -y
 
# 获取权重模型
git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct

安装 LMDeploy并运行

conda activate lmdeploy
 
# 安装
pip install -U lmdeploy[all]
 
# 运行
lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

 之后就可以在终端界面进行对话：

2、LMDeploy量化

1）KV8量化

通过设置KV Cache得以实现。

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。KV Cache便是以空间换时间，当输入序列非常长的时候，需要缓存非常多K和V。

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。

显存使用查询

# 如果你是InternStudio 就使用
# studio-smi
nvidia-smi 

当不设置参数时（默认0.8）

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/

 

当设置参数为0.5时

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/ --cache-max-entry-count 0.5

当设置参数为0.1时

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/ --cache-max-entry-count 0.1

显存占用降低，代价就是模型推理速度的降低。

2）W4A16量化

激活感知的量化，属于weight-only仅权重量化方法。通过保护更“重要”的权重不进行量化，从而在不进行训练的情况下提高准确率。

W4A16的含义是参数4bit量化，激活时是16bit。（后续会开章节进一步学习LMDeploy）

只需要一个命令便可以进行W4A16的量化：

lmdeploy lite auto_awq \
   /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  --calib-dataset 'ptb' \
  --calib-samples 128 \
  --calib-seqlen 1024 \
  --w-bits 4 \
  --w-group-size 128 \
  --work-dir /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit

参数说明：

/root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct为待量化的模型所在的路径

之后使用chat功能运行量化后的模型：

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit --model-format awq

 

值得说明的是，KV量化和W4A16量化可以同步进行，对比之前单单的0.1的KV量化：

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit --model-format awq --cache-max-entry-count 0.1

 

效果拔群！

3、LMDeploy服务

封装API接口服务，供客户端使用。

1）启动API服务器

使用以下命令启动API服务器，使用量化后的Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit模型：

lmdeploy serve api_server \
    /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit \
    --model-format awq \
    --quant-policy 0 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 23333 \
    --tp 1

参数说明：

打开http://localhost:23333便可以查看接口的具体使用说明：

但因为服务端在远端，想要真正使用对应服务，本地需要做SSH端口转发，即本地打开cmd窗口，输入命令;

ssh -CNg -L 23333:127.0.0.1:23333 {username}@{hostname} -p {远程服务器端口号}

2）命令行客户端连接API服务器

在客户端运行命令：

lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

之后可以直接在窗口进行对话

3）网页客户端连接API服务器

这里使用python的gradio模块

conda activate lmdeploy
 
pip install gradio==3.50.2
 
lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 6006

之后访问地址http://localhost:6006，就可以与模型进行对话：

4、LMDeploy运行视觉多模态大模型Llava-Llama-3

# 安装依赖
pip install git+https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git
 
# 新建一个py文件
vi pipeline_llava.py

之后复制代码进去

from lmdeploy import pipeline, ChatTemplateConfig, TurbomindEngineConfig
from lmdeploy.vl import load_image
 
# 图片分辨率较高时请调高session_len
backend_config = TurbomindEngineConfig(session_len=8192) 
 
pipe = pipeline('xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-hf',
                chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='llama3'),
                backend_config=backend_config)
 
# 加载图片，这里替换想要分析的图片链接
image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/tests/data/tiger.jpeg')
response = pipe(('describe this image', image))
print(response.text)

运行py文件可以得到结果：