LMDeploy大模型量化部署实战_大模型部署

一、大模型部署背景

大模型部署背景，是人工智能领域的重要研究方向之一。它旨在通过深度学习技术来实现更高效、准确的模型训练和应用。大模型能够处理复杂的任务，并具有强大的计算能力，可以支持大规模数据集的训练和推理。此外，大模型还能够更好地适应不同的环境和场景，例如自然语言处理、图像识别等。

二、LMDeploy简介

LMDeploy是一个在英伟达设备上部署LLM（大语言模型）的全流程解决方案。它涵盖了模型轻量化、推理和服务三个主要部分。

1. 模型轻量化：这一部分主要涉及如何将大模型进行优化，以便在有限的计算资源上高效运行。LMDeploy通过一系列技术手段，如量化、压缩等，来实现模型的轻量化。
2. 推理：推理是模型部署的关键环节，涉及将输入数据输入模型并获得输出结果的过程。LMDeploy提供了高效的推理引擎，并对推理过程进行了深度优化，以提高推理速度和精度。
3. 服务：服务部分主要关注如何将模型部署为一个可用的服务，以便用户可以通过API或其他方式进行调用。LMDeploy提供了完备的工具链和接口，方便用户进行服务的部署和管理。

LMDeploy还提供了与OpenCompass、PyTorch、gRPC和RESTful等框架的无缝对接能力。此外，它还支持多种推理方式，如交互式和非交互式推理，并提供了一系列工具来评测推理的精度和速度。

三、基础作业

使用 LMDeploy 以本地对话、网页Gradio、API服务中的一种方式部署 InternLM-Chat-7B 模型，生成 300 字的小故事（需截图）