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基于魔搭开源推理引擎 DashInfer实现CPU服务器大模型推理--实战篇

作者：盐析白兔 | 2024-08-21 20:36:52

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dashinfer

前言

本篇关于Python语言接口使用 DashInfer引擎实现CPU大模型推理的是实战教学，如果想要了解相关技术原理的可以参考上篇文章：基于魔搭开源推理引擎 DashInfer实现CPU服务器大模型推理--理论篇-CSDN博客

一、环境配置

模型: Qwen1.5-1.8-Chat
推理引擎: DashInfer
硬件: x86, Emerald Rapids, 96 vCPU @ 3.2GHz, 16GBx24 DDR
CPU内存32G，16核
服务器基础环境ubuntu22.04，torch-cpu-2.1.2,python3.10

1.1、python 依赖


dashinfer
sentencepiece
accelerate
transformers_stream_generator
tiktoken

这里的主要的引擎dashinfer 我在win下pip install 一直失败，不知道是不是我环境的问题，还是本身包不支持win

还有就是protobuf好像需要3.18.0,因为我在测试出现过这个包协议错误问题，

TensorFlow官方的建议是不使用，可能会存在冲突，所以可能需要卸载

1.2、硬件支持

x86 CPU：要求硬件至少需要支持AVX2指令集。对于第五代至强（Xeon）处理器（Emerald Rapids）、第四代至强（Xeon）处理器（Sapphire Rapids）等（对应于阿里云第8代ECS实例，如g8i），采用AMX矩阵指令加速计算。
ARMv9 CPU：要求硬件支持SVE指令集。支持如倚天（Yitian）710等ARMv9架构处理器（对应于阿里云第8代ECS实例，如g8y），采用SVE向量指令加速计算。

1.3、数据类型

x86 CPU：支持FP32、BF16。
ARM Yitian710 CPU：FP32、BF16、InstantQuant（量化技术）。

二、推理实战

2.1、在单NUMA CPU上进行单NUMA推理

示例中默认使用的是单NUMA推理。在单NUMA CPU上进行单NUMA推理不需要特殊的权限和配置。

2.2、在多NUMA CPU上进行单NUMA推理

在多NUMA节点的CPU上，若只需要1个NUMA节点进行推理，需要用numactl进行绑核。该方式需要在docker run的时候添加--cap-add SYS_NICE --cap-add SYS_PTRACE --ipc=host参数。

使用单NUMA推理，需要将模型配置文件中的device_ids字段改成要运行的NUMA节点编号，并将multinode_mode字段设置为true。

"device_ids": [
    0
],
"multinode_mode": true,

2.3、多NUMA推理

使用多NUMA推理，需要用mpirun+numactl进行绑核，以达到最佳性能。该方式需要在docker run的时候添加--cap-add SYS_NICE --cap-add SYS_PTRACE --ipc=host参数。

使用多NUMA推理，需要将模型配置文件中的device_ids字段改成要运行的NUMA节点编号，并将multinode_mode字段设置为true。

"device_ids": [ 0, 1 ], "multinode_mode": true,

2.4、原始模型下载


## download model from modelscope
original_model = {
    "source": "modelscope",
    "model_id": "qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat",
    "revision": "master",
    "model_path": ""
}
 
def download_model(model_id, revision, source="modelscope"):
    """
    x下载原始模型
    :param model_id:
    :param revision:
    :param source:
    :return:
    """
    print(f"Downloading model {model_id} (revision: {revision}) from {source}")
    if source == "modelscope":
        from modelscope import snapshot_download
        model_dir = snapshot_download(model_id, revision=revision)
    elif source == "huggingface":
        from huggingface_hub import snapshot_download
        model_dir = snapshot_download(repo_id=model_id)
    else:
        raise ValueError("Unknown source")
 
    print(f"Save model to path {model_dir}")
 
    return model_dir

2.5、prompt的组织格式


start_text = "<|im_start|>"
end_text = "<|im_end|>"
system_msg = {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}
user_msg = {"role": "user", "content": ""}
assistant_msg = {"role": "assistant", "content": ""}
 
prompt_template = Template(
    "{{start_text}}" + "{{system_role}}\n" + "{{system_content}}" + "{{end_text}}\n" +
    "{{start_text}}" + "{{user_role}}\n" + "{{user_content}}" + "{{end_text}}\n" +
    "{{start_text}}" + "{{assistant_role}}\n")

2.6、模型转换配置文件

config_qwen_v15_1_8b.json


{
    "model_name": "Qwen1.5-1.8B-Chat",
    "model_type": "Qwen_v15", 
    "model_path": "./dashinfer_models/",
    "data_type": "float32",
    "device_type": "CPU",
    "device_ids": [
        0
    ],
    "multinode_mode": false,
    "engine_config": {
        "engine_max_length": 2048,
        "engine_max_batch": 8,
        "do_profiling": false,
        "num_threads": 0,
        "matmul_precision": "medium"
    },
    "generation_config": {
        "temperature": 0.95,
        "early_stopping": true,
        "top_k": 1024,
        "top_p": 0.8,
        "repetition_penalty": 1.1,
        "presence_penalty": 0.0,
        "min_length": 0,
        "max_length": 2048,
        "no_repeat_ngram_size": 0,
        "eos_token_id": 151643,
        "seed": 1234,
        "stop_words_ids": [
            [
                151643
            ],
            [
                151644
            ],
            [
                151645
            ]
        ]
    },
    "convert_config": {
        "do_dynamic_quantize_convert": false
    },
    "quantization_config": {
        "activation_type": "bfloat16",
        "weight_type": "uint8",
        "SubChannel": true,
        "GroupSize": 256
    }
}

2.7、完整实战代码

传参配置格式化代码

文件名我这命名为llm_utils.py


# coding: utf-8 
# @Time    :
# @Author  :
# @description :
from typing import Tuple
 
class Role:
    USER = 'user'
    SYSTEM = 'system'
    BOT = 'bot'
    ASSISTANT = 'assistant'
    ATTACHMENT = 'attachment'
 
 
default_system = 'You are a helpful assistant.'
def history_to_messages(history, system: str):
    """
    格式化传参中的history和系统提示词
    :param history: [[问题,回答],[问题,回答]]
    :param system:
    :return:
    """
    messages = [{'role': Role.SYSTEM, 'content': system}]
    for h in history:
        messages.append({'role': Role.USER, 'content': h[0]})
        messages.append({'role': Role.ASSISTANT, 'content': h[1]})
    return messages
 
 
def messages_to_history(messages):
    """
    历史聊天保留
    :param messages:
    :return:
    """
    assert messages[0]['role'] == Role.SYSTEM
    system = messages[0]['content']
    history = []
    for q, r in zip(messages[1::2], messages[2::2]):
        history.append([q['content'], r['content']])
    return system, history
 
 
def message_to_prompt(messages) -> str:
    """
    提示词模板格式化
    :param messages:
    :return:
    """
    prompt = ""
    for item in messages:
        im_start, im_end = "<|im_start|>", "<|im_end|>"
        prompt += f"\n{im_start}{item['role']}\n{item['content']}{im_end}"
    prompt += f"\n{im_start}assistant\n"
    return prompt

推理实战run.py


# coding: utf-8 
# @Time    :
# @Author  :
# @description :
import os
import copy
import threading
import subprocess
import random
from typing import Optional
 
from llm_utils import history_to_messages, Role, message_to_prompt, messages_to_history
 
os.system("pip uninstall -y tensorflow tensorflow-estimator tensorflow-io-gcs-filesystem")
os.environ["LANG"] = "C"
os.environ["LC_ALL"] = "C"
 
from dashinfer.helper import EngineHelper, ConfigManager
 
log_lock = threading.Lock()
 
config_file = "config_qwen_v15_1_8b.json"
config = ConfigManager.get_config_from_json(config_file)
 
def download_model(model_id, revision, source="modelscope"):
    """
    x下载原始模型
    :param model_id:
    :param revision:
    :param source:
    :return:
    """
    print(f"Downloading model {model_id} (revision: {revision}) from {source}")
    if source == "modelscope":
        from modelscope import snapshot_download
        model_dir = snapshot_download(model_id, revision=revision)
    elif source == "huggingface":
        from huggingface_hub import snapshot_download
        model_dir = snapshot_download(repo_id=model_id)
    else:
        raise ValueError("Unknown source")
 
    print(f"Save model to path {model_dir}")
 
    return model_dir
 
cmd = f"pip show dashinfer | grep 'Location' | cut -d ' ' -f 2"
package_location = subprocess.run(cmd,
                                  stdout=subprocess.PIPE,
                                  stderr=subprocess.PIPE,
                                  shell=True,
                                  text=True)
package_location = package_location.stdout.strip()
os.environ["AS_DAEMON_PATH"] = package_location + "/dashinfer/allspark/bin"
os.environ["AS_NUMA_NUM"] = str(len(config["device_ids"]))
os.environ["AS_NUMA_OFFSET"] = str(config["device_ids"][0])
 
## download model from modelscope
original_model = {
    "source": "modelscope",
    "model_id": "qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat",
    "revision": "master",
    "model_path": ""
}
original_model["model_path"] = download_model(original_model["model_id"],
                                              original_model["revision"],
                                              original_model["source"])
 
# GPU模型转换成CPU格式文件
engine_helper = EngineHelper(config)
engine_helper.verbose = True
engine_helper.init_tokenizer(original_model["model_path"])
## convert huggingface model to dashinfer model
## only one conversion is required
engine_helper.convert_model(original_model["model_path"])  # 转换，这里我记得文件不会覆盖，如果多次运行可能出现多个文件，运行后可以注释掉
engine_helper.init_engine()
engine_max_batch = engine_helper.engine_config["engine_max_batch"]
 
def model_chat(query, history=None,system='You are a helpful assistant.') :
    """
    生成器输出流结果
    :param query:
    :param history:
    :param system:
    :return:
    """
    if query is None:
        query = ''
    if history is None:
        history = []
 
    messages = history_to_messages(history, system)
    messages.append({'role': Role.USER, 'content': query})
    prompt = message_to_prompt(messages)
 
    gen_cfg = copy.deepcopy(engine_helper.default_gen_cfg)
    gen_cfg["seed"] = random.randint(0, 10000)
 
    request_list = engine_helper.create_request([prompt], [gen_cfg])
 
    request = request_list[0]
    # request_list[0].out_text
    gen = engine_helper.process_one_request_stream(request)
    return gen
 
def model_chat_all(query, history=None,system='You are a helpful assistant.') :
    """
    直接return结果，也是需要结果输出完成后才能打印
    :param query:
    :param history:
    :param system:
    :return:
    """
    if query is None:
        query = ''
    if history is None:
        history = []
 
    messages = history_to_messages(history, system)
    messages.append({'role': Role.USER, 'content': query})
    prompt = message_to_prompt(messages)
 
    gen_cfg = copy.deepcopy(engine_helper.default_gen_cfg)
    gen_cfg["seed"] = random.randint(0, 10000)
 
    request_list = engine_helper.create_request([prompt], [gen_cfg])
 
    request = request_list[0]
    # request_list[0].out_text
    gen = engine_helper.process_one_request_stream(request)
    # 需要从生成器中取数据才能有结果
    responses = [i for i in gen if i]  # 不取数据不会返回结果
    result = request_list[0].out_text
    return result
 
if __name__ == '__main__':
    from IPython.display import display, clear_output
 
    input_value = '写个四字成语'
    gen = model_chat(input_value)
    for part in gen: # 流式查看数据
        clear_output(wait=True)
        print(f"Input: {input_value}")
        print(f"Response:\n{part}")

git地址：GitHub - liukangjia666/dashinfer_demo: 魔搭CPU大模型推理引擎dashinfer的测试实战代码

2.8、推理效果分析

（1）内存占用情况，我这个使用的1.8b的模型占用内存大概在8-15g左右

（2）推理速度依赖CPU的计算能力

（3）推理结果精度和GPU推理是有些区别，但整体来说影响不大

（4）json文件中的推理参数可以自定义修改，如temperature，top_p等

2.9、模型配置文件

<path_to_dashinfer>/examples/python/model_config目录下提供了一些config示例。

以下是对config中的参数说明：


- `model_name`: DashInfer模型名称，自定义；
- `model_type`: DashInfer模型类型，可选项：LLaMA_v2、ChatGLM_v2、ChatGLM_v3、Qwen_v10、Qwen_v15、Qwen_v20；
- `model_path`: DashInfer模型导出路径；
- `data_type`: 输出的数据类型，可选项：float32；
- `device_type`: 推理硬件，可选项：CPU；
- `device_ids`: 用于推理的NUMA节点，可以通过Linux命令`lscpu`查看CPU的NUMA信息；
- `multinode_mode`: 是否在多NUMA CPU上进行推理，可选项：true、false；
- `convert_config`: 模型转换相关参数；
    - `do_dynamic_quantize_convert`: 是否量化权重，可选项：true、false，目前仅ARM CPU支持量化；
- `engine_config`: 推理引擎参数；
    - `engine_max_length`: 最大推理长度，<= 11000；
    - `engine_max_batch`: 最大batch数；
    - `do_profiling`: 是否对推理过程进行profiling，可选项：true、false，若要进行profiling，需要设置`do_profiling = true`，并且设置环境变量`AS_PROFILE=ON`；
    - `num_threads`: 线程数，设置为单NUMA节点下的物理核数量时性能最佳，当设置的数值为0时，EngineHelper会自动解析`lscpu`的输出并设置，当设置的数值 > 0 时，采用设置的数值；
    - `matmul_precision`: 矩阵乘法的计算精度，可选项：high、medium，设置为high时，采用fp32进行矩阵乘法计算，设置为medium时，采用bf16进行计算；
- `generation_config`: 生成参数；
    - `temperature`: 随机过程 temperature；
    - `early_stopping`: 在生成stop_words_ids后是否停止生成，可选项：true、false；
    - `top_k`: 采样过程，top k 参数，top_k = 0 时对全词表排序；
    - `top_p`: 采样过程，top p 参数，0 <= top_p <= 1.0，top_p = 0 表示不使用topp；
    - `repetition_penalty`: The parameter for repetition penalty. 1.0 means no penalty.
    - `presence_penalty`: The parameter for presence penalty. 0.0 means no penalty.
    - `min_length`: 输入+输出的最小长度，默认为0，不启用filter；
    - `max_length`: 输入+输出的最大长度；
    - `no_repeat_ngram_size`: 用于控制重复词生成，默认为0，If set to int > 0, all ngrams of that size can only occur once.
    - `eos_token_id`: EOS对应的token，取决于模型；
    - `seed`: 随机数seed；
    - `stop_words_ids`: List of token ids of stop ids.
- `quantization_config`: 量化参数，当 do_dynamic_quantize_convert = true 时需要设置；
    - `activation_type`: 矩阵乘法的输入矩阵数据类型，可选项：bfloat16；
    - `weight_type`: 矩阵乘法的权重数据类型，可选项：uint8；
    - `SubChannel`: 是否进行权重sub-channel量化，可选项：true、false；
    - `GroupSize`: sub-channel量化粒度，可选项：64、128、256、512；

代码开源地址：

https://github.com/modelscope/dash-infer

推理体验地址：

https://www.modelscope.cn/studios/modelscope/DashInfer-Demo

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