LMDeploy 量化部署 LLM 实践

企业开发 2024-11-02 22:18:20 阅读次数: 0

InternLM2实战营第二期

第五节课 《LMDeploy 量化部署 LLM 实践》

官网地址：书生·浦语官网
课程录播视频链接地址：LMDeploy 量化部署 LLM 实践_bilibili

1.视频笔记

大模型部署的背景：

模型部署到服务器还是移动端等，牵涉到不同的服务器端就要考虑计算资源是否足够，所以部署阶段，我们要考虑实际的计算资源去部署模型推理。

在这里插入图片描述

大模型部署有几个痛点：
  • 计算量巨大
  • 内存开销大
  • 访存瓶颈
  • 动态请求

在这里插入图片描述

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右边是OpenAI团队在Scaling laws这篇论文中提出来一个关于大模型前向推理所需计算公式。（注意这里只计算前向推理过程，并不是训练过程），右下方是预估计算量，20B的模型每生成一个token就要进行406亿次浮点运算，假设我们生成一个128token的回答，那么就需要5.2万亿左右的浮点运算。

在这里插入图片描述

如果想要GPU的利用率高的话，我们无法去预测模型生成的长度的，这也是为什么大模型的tensor的尺寸要求是固定的长度，因为如果有的长有的短，就会造成，同时去推理的时候，有的回答就比较长，有的就比较短，短回答的那个请求就会去等待长回答的那个请求，就会造成GPU资源利用率不足。

常用模型部署方法

模型剪枝

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知识蒸馏

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模型量化

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LMDeploy简介

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支持多模态模型：

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LMDeploy支持的模型列表：

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2.接下来实战部分

首先分享实战的官方指导文档：实战文档

2.1环境安装（这一期我们不在JupyterLab实践，我们在terminal终端执行哈）

在这里插入图片描述

pip install lmdeploy[all]==0.3.0

在这里插入图片描述

安装可能有点慢，老规矩去看看指导视频吧

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这里小伙伴们应该不会疑惑吧？我们现在进入的开发机“左上角”第一个代表VScode图标的终端，根据指导文档应该就清楚了，在空白处单击鼠标右键打开Tenrminal终端，我们需要使用touch /root/pipeline_transformer.py指令创建一个py文件，然后将加载InternLM2-chat-1_8b模型的代码Ctrl +V进去（代码请移步官方文档获取），然后保存这个py文件，回到终端，激活lmdeploy环境。运行该代码测试一下。效果如下：

在这里插入图片描述

通用使用LMDeploy与模型进行对话的通用命令格式为：

lmdeploy chat [HF格式模型路径/TurboMind格式模型路径]

LMdeploy启动模型命令

lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b

在这里插入图片描述

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说实话LMDeploy去运行1.8B模型，真的输出快很多，很直观的能感受输出的速度。

有关LMDeploy的chat功能的更多参数可通过-h命令查看。

lmdeploy chat -h

3.LMDeploy模型量化(lite)

本部分内容主要介绍如何对模型进行量化。主要包括 KV8量化和W4A16量化。总的来说，量化是一种以参数或计算中间结果精度下降换空间节省（以及同时带来的性能提升）的策略。

正式介绍 LMDeploy 量化方案前，需要先介绍两个概念：

  • 计算密集（compute-bound）: 指推理过程中，绝大部分时间消耗在数值计算上；针对计算密集型场景，可以通过使用更快的硬件计算单元来提升计算速度。
  • 访存密集（memory-bound）: 指推理过程中，绝大部分时间消耗在数据读取上；针对访存密集型场景，一般通过减少访存次数、提高计算访存比或降低访存量来优化。

常见的 LLM 模型由于 Decoder Only 架构的特性，实际推理时大多数的时间都消耗在了逐 Token 生成阶段（Decoding 阶段），是典型的访存密集型场景。

那么，如何优化 LLM 模型推理中的访存密集问题呢？ 我们可以使用KV8量化和W4A16量化。KV8量化是指将逐 Token（Decoding）生成过程中的上下文 K 和 V 中间结果进行 INT8 量化（计算时再反量化），以降低生成过程中的显存占用。W4A16 量化，将 FP16 的模型权重量化为 INT4，Kernel 计算时，访存量直接降为 FP16 模型的 1/4，大幅降低了访存成本。Weight Only 是指仅量化权重，数值计算依然采用 FP16（需要将 INT4 权重反量化）。

3.1 设置最大KV Cache缓存大小

KV Cache是一种缓存技术，通过存储键值对的形式来复用计算结果，以达到提高性能和降低内存消耗的目的。在大规模训练和推理中，KV Cache可以显著减少重复计算量，从而提升模型的推理速度。理想情况下，KV Cache全部存储于显存，以加快访存速度。当显存空间不足时，也可以将KV Cache放在内存，通过缓存管理器控制将当前需要使用的数据放入显存。

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。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。

下面通过几个例子，来看一下调整--cache-max-entry-count参数的效果。首先保持不加该参数（默认0.8），运行1.8B模型。

lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b

在这里插入图片描述

与模型对话，查看右上角资源监视器中的显存占用情况。

此时显存占用34064MB，然后改变--cache-max-entry-count参数，设为0.5。

lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b --cache-max-entry-count 0.5

在这里插入图片描述

与模型对话，再次查看右上角资源监视器中的显存占用情况。

此时显示是23024MB，是不是明显变低了。

下面来一波“极限”，把--cache-max-entry-count参数设置为0.01，约等于禁止KV Cache占用显存。

lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b --cache-max-entry-count 0.01

在这里插入图片描述

然后与模型对话，可以看到，此时显存占用仅为4880MB，代价是会降低模型推理速度。

3.2 使用W4A16量化

LMDeploy使用AWQ算法，实现模型4bit权重量化。推理引擎TurboMind提供了非常高效的4bit推理cuda kernel，性能是FP16的2.4倍以上。它支持以下NVIDIA显卡：

  • 图灵架构（sm75）：20系列、T4
  • 安培架构（sm80,sm86）：30系列、A10、A16、A30、A100
  • Ada Lovelace架构（sm90）：40 系列

运行前，首先安装一个依赖库。

pip install einops==0.7.0

在这里插入图片描述

仅需执行一条命令，就可以完成模型量化工作。

lmdeploy lite auto_awq \
   /root/internlm2-chat-1_8b \
  --calib-dataset 'ptb' \
  --calib-samples 128 \
  --calib-seqlen 1024 \
  --w-bits 4 \
  --w-group-size 128 \
  --work-dir /root/internlm2-chat-1_8b-4bit

量化后：

在这里插入图片描述

运行时间较长，请耐心等待。量化工作结束后，新的HF模型被保存到internlm2-chat-1_8b-4bit目录。下面使用Chat功能运行W4A16量化后的模型。

lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b-4bit --model-format awq

显存占用显示：

在这里插入图片描述

为了更加明显体会到W4A16的作用，我们将KV Cache比例再次调为0.01，查看显存占用情况。

lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b-4bit --model-format awq --cache-max-entry-count 0.01

显存显示：

在这里插入图片描述

可以看到，显存占用变为xxx，明显降低。

拓展内容：有关LMDeploy的lite功能的更多参数可通过-h命令查看。

lmdeploy lite -h
4.LMDeploy服务(serve)

在第二章和第三章，我们都是在本地直接推理大模型，这种方式成为本地部署。在生产环境下，我们有时会将大模型封装为API接口服务，供客户端访问。

我们来看下面一张架构图：

在这里插入图片描述

我们把从架构上把整个服务流程分成下面几个模块。

  • 模型推理/服务。主要提供模型本身的推理，一般来说可以和具体业务解耦，专注模型推理本身性能的优化。可以以模块、API等多种方式提供。

  • API Server。中间协议层，把后端推理/服务通过HTTP，gRPC或其他形式的接口，供前端调用。

  • Client。可以理解为前端，与用户交互的地方。通过通过网页端/命令行去调用API接口，获取模型推理/服务。

值得说明的是，以上的划分是一个相对完整的模型，但在实际中这并不是绝对的。比如可以把“模型推理”和“API Server”合并，有的甚至是三个流程打包在一起提供服务。

4.1 启动API服务器

通过以下命令启动API服务器，推理internlm2-chat-1_8b模型：

lmdeploy serve api_server \
    /root/internlm2-chat-1_8b \
    --model-format hf \
    --quant-policy 0 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 23333 \
    --tp 1

其中，model-format、quant-policy这些参数是与第三章中量化推理模型一致的；server-name和server-port表示API服务器的服务IP与服务端口；tp参数表示并行数量（GPU数量）。

在这里插入图片描述

----下面步骤是查看参数及其使用方法的，记住请勿关闭上面API服务器----

通过运行以上指令，我们成功启动了API服务器，请勿关闭该窗口，后面我们要新建客户端连接该服务。

可以通过运行一下指令，查看更多参数及使用方法：

lmdeploy serve api_server -h

你也可以直接打开http://{host}:23333查看接口的具体使用说明，如下图所示。）

----我们先在本地打开cmd做一个ssh转发，然后使用上面地址查看FastAPi接口的具体说明----

注意，这一步由于Server在远程服务器上，所以本地需要做一下ssh转发才能直接访问。在你本地打开一个cmd窗口，输入命令如下：

ssh -CNg -L 23333:127.0.0.1:23333 [email protected] -p 你的ssh端口号

在这里插入图片描述

ssh 端口号就是下面图片里的 34656，请替换为你自己的。

在这里插入图片描述

4.2 命令行客户端连接API服务器

前面我们新开了一个API服务器，接下来我们在开发机环境中VScode新建一个命令行客户端去连接API服务器，之前的API服务器窗口不要关闭。然后还是先激活conda中的lmdeploy环境。然后直接运行即可。

lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

运行后，就可以直接和模型对话了。

在这里插入图片描述

我们现在使用的架构和流程是这样的：

在这里插入图片描述

4.3 网页客户端连接API服务器

关闭刚刚的VSCode终端，但服务器端的终端不要关闭。

新建一个VSCode终端，激活conda环境。

conda activate lmdeploy

使用Gradio作为前端，启动网页客户端。

lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 6006

在这里插入图片描述

运行命令后，网页客户端启动。在电脑本地新建一个cmd终端，新开一个转发端口：

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 [email protected] -p <你的ssh端口号>

打开浏览器，访问地址http://127.0.0.1:6006

在这里插入图片描述

然后就可以与模型进行对话了！

现在你使用的架构是这样的：

img

一直到这一步，我们就已经完成了网页客户端连接API服务器和大模型对话啦，不得不承认LMDeploy部署方式模型输出是真的很快，你们可以自己去尝试让模型输出较长文本的输出测试下速度。

5.Python代码集成

在开发项目时，有时我们需要将大模型推理集成到Python代码里面。

5.1 Python代码集成运行1.8B模型

首先激活conda环境。

conda activate lmdeploy

新建Python源代码文件pipeline.py。

touch /root/pipeline.py

打开pipeline.py，填入以下内容。

from lmdeploy import pipeline

pipe = pipeline('/root/internlm2-chat-1_8b')
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', '上海是'])
print(response)

代码解读：\

  • 第1行，引入lmdeploy的pipeline模块 \
  • 第3行，从目录“./internlm2-chat-1_8b”加载HF模型 \
  • 第4行，运行pipeline，这里采用了批处理的方式，用一个列表包含两个输入，lmdeploy同时推理两个输入，产生两个输出结果，结果返回给response \
  • 第5行，输出response

保存后运行代码文件：

python /root/pipeline.py

在这里插入图片描述

5.2 向TurboMind后端传递参数

在第3章，我们通过向lmdeploy传递附加参数，实现模型的量化推理，及设置KV Cache最大占用比例。在Python代码中，可以通过创建TurbomindEngineConfig，向lmdeploy传递参数。

以设置KV Cache占用比例为例，新建python文件pipeline_kv.py。

touch /root/pipeline_kv.py

打开pipeline_kv.py，填入如下内容：

from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig

# 调低 k/v cache内存占比调整为总显存的 20%
backend_config = TurbomindEngineConfig(cache_max_entry_count=0.2)

pipe = pipeline('/root/internlm2-chat-1_8b',
                backend_config=backend_config)
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', '上海是'])
print(response)

保存后运行python代码：

python /root/pipeline_kv.py

得到输出结果：

在这里插入图片描述

6.拓展部分
6.1 使用LMDeploy运行视觉多模态大模型llava

最新版本的LMDeploy支持了llava多模态模型，下面演示使用pipeline推理llava-v1.6-7b。注意，运行本pipeline最低需要30%的InternStudio开发机，请完成基础作业后向助教申请权限。

首先激活conda环境。

conda activate lmdeploy

安装llava依赖库。

pip install git+https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git@4e2277a060da264c4f21b364c867cc622c945874

在这里插入图片描述

新建一个python文件，比如pipeline_llava.py。

touch /root/pipeline_llava.py

打开pipeline_llava.py，填入内容如下：

from lmdeploy.vl import load_image
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig


backend_config = TurbomindEngineConfig(session_len=8192) # 图片分辨率较高时请调高session_len
# pipe = pipeline('liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config) 非开发机运行此命令
pipe = pipeline('/share/new_models/liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config)

image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/tests/data/tiger.jpeg')
response = pipe(('describe this image', image))
print(response)

在这里插入图片描述

代码解读： \

  • 第1行引入用于载入图片的load_image函数，第2行引入了lmdeploy的pipeline模块， \
  • 第5行创建了pipeline实例 \
  • 第7行从github下载了一张关于老虎的图片，如下：
    [img](https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/lmdeploy/imgs/6.1_1.jpg) \
  • 第8行运行pipeline，输入提示词“describe this image”，和图片，结果返回至response \
  • 第9行输出response

保存后运行pipeline。

python /root/pipeline_llava.py

如果这里显示out of memory，请注意你的开发机申请大小30%
以上，并且检查当前显卡下是否还有上一个项目正在运行，kill掉终端即可继续执行

得到输出结果：

在这里插入图片描述

大意（来自百度翻译）：一只老虎躺在草地上。老虎面对镜头，头微微向一侧倾斜，给人一种好奇或专注的表情。老虎在较浅的背景上有一种独特的深色条纹图案，这是该物种的特征。皮毛是橙色和黑色的混合，深色的条纹垂直向下延伸，浅色的皮毛出现在胸部和腹部。老虎的眼睛睁开，警觉，耳朵竖起，这表明它对周围环境很关注。背景是模糊的绿色区域，表明照片是在户外拍摄的，可能是在自然栖息地或野生动物保护区。这张图片是特写，聚焦于老虎的头部和上身，突出了老虎的特征和皮毛的纹理。照片中没有可见的文字或其他物体，照片的风格是自然的野生动物拍摄，旨在捕捉环境中的动物。

由于官方的Llava模型对中文支持性不好，因此如果使用中文提示词，可能会得到出乎意料的结果，比如将提示词改为“请描述一下这张图片”，你可能会得到类似《印度鳄鱼》的回复。

我们也可以通过Gradio来运行llava模型。新建python文件gradio_llava.py。

touch /root/gradio_llava.py

打开文件，填入以下内容：

import gradio as gr
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig


backend_config = TurbomindEngineConfig(session_len=8192) # 图片分辨率较高时请调高session_len
# pipe = pipeline('liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config) 非开发机运行此命令
pipe = pipeline('/share/new_models/liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config)

def model(image, text):
    if image is None:
        return [(text, "请上传一张图片。")]
    else:
        response = pipe((text, image)).text
        return [(text, response)]

demo = gr.Interface(fn=model, inputs=[gr.Image(type="pil"), gr.Textbox()], outputs=gr.Chatbot())
demo.launch()

运行python程序。

python /root/gradio_llava.py

在这里插入图片描述

通过ssh转发一下7860端口。

ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh端口>

通过浏览器访问http://127.0.0.1:7860。

在这里插入图片描述

然后就可以使用啦~

6.2 使用LMDeploy运行第三方大模型

LMDeploy不仅支持运行InternLM系列大模型，还支持其他第三方大模型。支持的模型列表如下：

Model Size
Llama 7B - 65B
Llama2 7B - 70B
InternLM 7B - 20B
InternLM2 7B - 20B
InternLM-XComposer 7B
QWen 7B - 72B
QWen-VL 7B
QWen1.5 0.5B - 72B
QWen1.5-MoE A2.7B
Baichuan 7B - 13B
Baichuan2 7B - 13B
Code Llama 7B - 34B
ChatGLM2 6B
Falcon 7B - 180B
YI 6B - 34B
Mistral 7B
DeepSeek-MoE 16B
DeepSeek-VL 7B
Mixtral 8x7B
Gemma 2B-7B
Dbrx 132B

可以从Modelscope，OpenXLab下载相应的HF模型，下载好HF模型，下面的步骤就和使用LMDeploy运行InternLM2一样啦~

6.3 定量比较LMDeploy与Transformer库的推理速度差异

为了直观感受LMDeploy与Transformer库推理速度的差异，让我们来编写一个速度测试脚本。测试环境是30%的InternStudio开发机。

先来测试一波Transformer库推理Internlm2-chat-1.8b的速度，新建python文件，命名为benchmark_transformer.py，填入以下内容：

import torch
import datetime
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/internlm2-chat-1_8b", trust_remote_code=True)

# Set `torch_dtype=torch.float16` to load model in float16, otherwise it will be loaded as float32 and cause OOM Error.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/internlm2-chat-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda()
model = model.eval()

# warmup
inp = "hello"
for i in range(5):
    print("Warm up...[{}/5]".format(i+1))
    response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=[])

# test speed
inp = "请介绍一下你自己。"
times = 10
total_words = 0
start_time = datetime.datetime.now()
for i in range(times):
    response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=history)
    total_words += len(response)
end_time = datetime.datetime.now()

delta_time = end_time - start_time
delta_time = delta_time.seconds + delta_time.microseconds / 1000000.0
speed = total_words / delta_time
print("Speed: {:.3f} words/s".format(speed))

运行python脚本：

python benchmark_transformer.py

得到运行结果：

在这里插入图片描述

可以看到，Transformer库的推理速度约为83.757 words/s，注意单位是words/s，不是token/s，word和token在数量上可以近似认为成线性关系。

下面来测试一下LMDeploy的推理速度，新建python文件benchmark_lmdeploy.py，填入以下内容：

import datetime
from lmdeploy import pipeline

pipe = pipeline('/root/internlm2-chat-1_8b')

# warmup
inp = "hello"
for i in range(5):
    print("Warm up...[{}/5]".format(i+1))
    response = pipe([inp])

# test speed
inp = "请介绍一下你自己。"
times = 10
total_words = 0
start_time = datetime.datetime.now()
for i in range(times):
    response = pipe([inp])
    total_words += len(response[0].text)
end_time = datetime.datetime.now()

delta_time = end_time - start_time
delta_time = delta_time.seconds + delta_time.microseconds / 1000000.0
speed = total_words / delta_time
print("Speed: {:.3f} words/s".format(speed))

运行脚本：

python benchmark_lmdeploy.py

得到运行结果：

在这里插入图片描述

可以看到，LMDeploy的推理速度约为378.238 words/s，约等于是Transformer库的5倍。

总结

这一节内容其实比较简单，需要理解的知识点都是LMdeploy部署有关，更多的是希望同学们能够感受到LMdeploy部署的操作便捷性和输出的性能。

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转载自blog.csdn.net/weixin_44217506/article/details/139776264
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