书生·浦语大模型实战营笔记-第五节 LMDeploy大模型量化部署实践_lmdeploy 编译

书生·浦语大模型实战营笔记

第五节 LMDeploy大模型量化部署实践

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前言

本文介绍大模型部署的背景知识，并介绍LMDeploy工具，并实现一个部署demo

一、大模型部署的背景知识

大模型的特点

显存开销大：7B的模型就需要14G显存
自回归需要缓存大量的kv，显存开销大
shape是动态的：请求数量不固定，token逐个生成

大模型部署的挑战

设备：难以应对巨大的存储开销
推理：token的生成如何加速；动态的shape如何解决；如何有效管理和利用内存
服务：提升系统的整体吞吐量，降低平均响应时间

部署的方案

模型并行
低比特量化
…

二、LMDeploy简介

1.基本情况

LLM在英伟达设备上的部署方案，包含模型轻量化、推理和服务

推理性能：
静态（固定batch和输出输入的token数目）：小batch下性能是fp16的两倍，batch越大加速效果越不明显
动态（输入输出不定长）：精度优于vLLM框架

2.LMDeploy的核心功能

量化

量化的目的：减小显存占用，提升运行速度
推理的两种该情况：计算密集和访存密集
解决计算密集：采用更快的硬件计算单元提升速度，如量化
解决访存密集：提高计算访存比
Weight Only的量化可以一举两得的起到解决现存和提升推理速度的作用，内部的核心算法是AWQ算法

推理引擎TurboMind

持续批处理：
不必batch中的所有样本都处理完才进行下一个batch
有状态的推理：
请求不带历史记录，历史记录在推理测缓存中
blocked k/vcache：
block有三种状态：Free，Activate，Cache
计算过程中动态的调整显存
高性能的cuda kernel：
不断更新最新的优化方法

推理服务

通过api启动服务

部署实战demo

准备工作

创建环境

/root/share/install_conda_env_internlm_base.sh lmdeploy #复制一个base环境
conda activate lmdeploy # 激活环境
pip install packaging # 安装一个库
pip install /root/share/wheels/flash_attn-2.4.2+cu118torch2.0cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl # 使用预编译包提升flash_attn的安装速度
pip install 'lmdeploy[all]==v0.1.0' # 安装lmdeploy
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模型转换

在线转换

在线转换模型权重，直接读取本地的模型权重
（也支持读取huggingface上的模型权重）

lmdeploy chat turbomind /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/  --model-name internlm-chat-7b
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运行上述命令会在终端直接创建一个对话窗口

离线转换

与在线转换的区别在于需要首先将模型转换为TurboMind格式
转换后就可以实现tensor并行

创建一个lmdeploy文件夹，并利用官方提供的模型文件进行离线转换

mkdir lmdeploy
cd lmdeploy
lmdeploy convert internlm-chat-7b  /root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/
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转换后会在当前文件夹下生成一个workspace文件夹

随后使用lmdeploy chat turbomind ./workspace即可启动基于TurboMind推理引擎的本地对话

可以发现同样的指令，两次生成的故事是不一样的，并且基于TurboMind推理引擎的生成速度要更快

TurboMind与API服务

使用以下命令启动服务

# ApiServer+Turbomind   api_server => AsyncEngine => TurboMind
lmdeploy serve api_server ./workspace \
	--server_name 0.0.0.0 \
	--server_port 23333 \
	--instance_num 64 \
	--tp 1
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再启动一个终端，在新终端中运行

lmdeploy serve api_client http://localhost:23333
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这样就可以启动刚刚创建的API服务,不需要加载模型，速度更快

打开本地终端，输入以下指令

ssh -CNg -L 23333:127.0.0.1:23333 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh端口号>
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即可在本地打开http://localhost:23333

可以通过在页面上修改传入API的参数，实现对话

发现这里的模型似乎有点奇怪，问他是谁他竟然说自己是程序员哈哈

网页demo

可以使用TurboMind服务作为后端或者直接用TurboMind推理作为后端
以TurboMind推理作为后端：

lmdeploy serve gradio ./workspace
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此时本地需要映射6006端口ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 34027
再打开http://localhost:6006/即可

以TurboMind服务作为后端：
先启动服务：

# ApiServer+Turbomind   api_server => AsyncEngine => TurboMind
lmdeploy serve api_server ./workspace \
	--server_name 0.0.0.0 \
	--server_port 23333 \
	--instance_num 64 \
	--tp 1
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再用gradio调用

# Gradio+ApiServer。必须先开启 Server，此时 Gradio 为 Client
lmdeploy serve gradio http://0.0.0.0:23333 \
	--server_name 0.0.0.0 \
	--server_port 6006 \
	--restful_api True
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完成后打开http://localhost:6006/ 界面如下

如何选用合适的部署方式

对于Python项目，推荐使用TurboMind推理+Python的方式，直接调用，类似于

from lmdeploy import turbomind as tm

# load model
model_path = "/root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/"
tm_model = tm.TurboMind.from_pretrained(model_path, model_name='internlm-chat-20b')
generator = tm_model.create_instance()

# process query
query = "你好啊兄嘚"
prompt = tm_model.model.get_prompt(query)
input_ids = tm_model.tokenizer.encode(prompt)

# inference
for outputs in generator.stream_infer(
        session_id=0,
        input_ids=[input_ids]):
    res, tokens = outputs[0]

response = tm_model.tokenizer.decode(res.tolist())
print(response)
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模型量化

LLM是访存密集型，量化可以降低显存，提高效率
资源足够的时候可以不需要量化，只有CPU或者文本长度很长的时候，就需要量化

KV Cache量化

将KV变成int8
第一步：计算minmax
第二步：线性映射到0-255或者-127-127的范围
第三步：修改配置文件quant_policy参数为4，表示打开KVCache的开关

可以解决20%的显存，性能有时候还有提升。
量化相当于引入了轻微的噪声，有可能会起到一定的正则化作用；同时量化后的模型可能刚好适配某个数据集

W4A16量化

A16表示Activation保持FP16，只对权重参数进行4bit量化

总结

本文主要介绍了模型量化和LMDeploy的基本应用，并实现了几个部署的demo