书生.浦江大模型实战训练营——（十一）LMDeploy 量化部署进阶实践

2024-08-27 00:20
文章标签 实战 进阶 部署 实践 模型 训练营 量化 十一 浦江 书生 lmdeploy

本文主要是介绍书生.浦江大模型实战训练营——（十一）LMDeploy 量化部署进阶实践，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

最近在学习书生.浦江大模型实战训练营，所有课程都免费，以关卡的形式学习，也比较有意思，提供免费的算力实战，真的很不错（无广）！欢迎大家一起学习，打开LLM探索大门：邀请连接，PS，邀请有算力哈哈。

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文章目录

  • 一、环境配置
  • 二、LMDeploy和InternLM2.5
    • 2.1 LMDeploy API部署InternLM2.5
    • 2.2 LMDeploy Lite
  • 三. LMDeploy之FastAPI与Function call
    • 3.1 API开发
    • 3.2 Function call

一、环境配置

在internstudio中选择30%A100开发机，cuda选择12.2，进入开发机后新建一个终端，输入以下指令新建一个lmdepoly的环境，安装所需要的依赖包。

conda create -n lmdeploy  python=3.10 -y
conda activate lmdeploy
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
pip install timm==1.0.8 openai==1.40.3 lmdeploy[all]==0.5.3

使用软连接获取所需要的模型：

mkdir /root/models
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat /root/models
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-1_8b-chat /root/models
ln -s /root/share/new_models/OpenGVLab/InternVL2-26B /root/models

验证模型文件是否成功：

conda activate lmdeploy
lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat

在这里插入图片描述

二、LMDeploy和InternLM2.5

2.1 LMDeploy API部署InternLM2.5

通过lmdeploy使用gradio部署InternLM2.5模型，新建一个终端输入：

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_server \/root/models/internlm2_5-7b-chat \--model-format hf \--quant-policy 0 \--server-name 0.0.0.0 \--server-port 23333 \--tp 1

再新建一个终端输入：

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

在本地powershell做一下ssh的映射：

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh端口号>

打开浏览器，访问http://127.0.0.1:6006看到如下界面即代表部署成功，可以正常对话。
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可以看到此时的GPU占有率，达到94%，下面利用LmDeploy进行量化部署。
在这里插入图片描述

2.2 LMDeploy Lite

–cache-max-entry-count 0.4
LMDeploy 提供了权重量化和 k/v cache两种策略减少大模型部署的成本。使用下面代码进行部署，再观察GPU的使用率，相比之前只是添加了--cache-max-entry-count 0.4。

lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat --cache-max-entry-count 0.4

在这里插入图片描述
GPU占有率下降到78.27%，这是因为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。

设置在线 kv cache int4/int8 量化

LMDeploy 支持在线 kv cache int4/int8 量化，量化方式为 per-head per-token 的非对称量化。只需要设定 quant_policy 和cache-max-entry-count参数。

lmdeploy serve api_server \/root/models/internlm2_5-7b-chat \--model-format hf \--quant-policy 4 \--cache-max-entry-count 0.4\--server-name 0.0.0.0 \--server-port 23333 \--tp 1

可以看到现在的显存占用也是19GB，和上面的一样，那么设置最大kv cache缓存大小中19GB的显存占用区别何在呢？

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由于都使用BF16精度下的internlm2.5 7B模型，故剩余显存均为10GB，且 cache-max-entry-count 均为0.4，这意味着LMDeploy将分配40%的剩余显存用于kv cache，即10GB*0.4=4GB。但quant-policy 设置为4时，意味着使用int4精度进行量化。因此，LMDeploy将会使用int4精度提前开辟4GB的kv cache。

相比使用BF16精度的kv cache，int4的Cache可以在相同4GB的显存下只需要4位来存储一个数值，而BF16需要16位。这意味着int4的Cache可以存储的元素数量是BF16的四倍。

W4A16 模型量化和部署
W4：这通常表示权重量化为4位整数（int4）。A16：这表示激活（或输入/输出）仍然保持在16位浮点数（例如FP16或BF16）。
使用1.8B模型进行量化

lmdeploy lite auto_awq \/root/models/internlm2_5-1_8b-chat \--calib-dataset 'ptb' \--calib-samples 128 \--calib-seqlen 2048 \--w-bits 4 \--w-group-size 128 \--batch-size 1 \--search-scale False \--work-dir /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit \

等待量化完成后（大概需要一个小时，中间需要输入一个y），在设置的目标文件夹可以看到对应的模型文件，可以通过du命令看到前后的模型大小对比：
在这里插入图片描述

cd /root/models/
du -sh *

在这里插入图片描述

cd /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/
du -sh *

在这里插入图片描述

从15G到1.5G，模型占用空间变少了不少，然后使用lmdeploy进行部署测试，

lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit/ --model-format awq

在这里插入图片描述

可以看到占用内存是20G，相比于之前的23G有减少。

W4A16 量化+ KV cache+KV cache 量化
将上面的量化手段全部用在一起，

lmdeploy serve api_server \/root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit/ \--model-format awq \--quant-policy 4 \--cache-max-entry-count 0.4\--server-name 0.0.0.0 \--server-port 23333 \--tp 1

查看显存占比，占用11GB，相比于之前有了12GB的减少，还是很有效果的！
在这里插入图片描述

三. LMDeploy之FastAPI与Function call

3.1 API开发

首先进入conda环境，进行api的启动：

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_server \/root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit \--model-format awq \--cache-max-entry-count 0.4 \--quant-policy 4 \--server-name 0.0.0.0 \--server-port 23333 \--tp 1

新建一个终端，创建internlm2.5.py文件

touch /root/internlm2_5.py

将下面的内容粘贴到internlm2.5.py文件中：

# 导入openai模块中的OpenAI类，这个类用于与OpenAI API进行交互
from openai import OpenAI# 创建一个OpenAI的客户端实例，需要传入API密钥和API的基础URL
client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY',  # 替换为你的OpenAI API密钥，由于我们使用的本地API，无需密钥，任意填写即可base_url="http://0.0.0.0:23333/v1"  # 指定API的基础URL，这里使用了本地地址和端口
)# 调用client.models.list()方法获取所有可用的模型，并选择第一个模型的ID
# models.list()返回一个模型列表，每个模型都有一个id属性
model_name = client.models.list().data[0].id# 使用client.chat.completions.create()方法创建一个聊天补全请求
# 这个方法需要传入多个参数来指定请求的细节
response = client.chat.completions.create(model=model_name,  # 指定要使用的模型IDmessages=[  # 定义消息列表，列表中的每个字典代表一个消息{"role": "system", "content": "你是一个友好的小助手，负责解决问题."},  # 系统消息，定义助手的行为{"role": "user", "content": "给我讲一个笑话"},  # 用户消息，询问时间管理的建议],temperature=0.8,  # 控制生成文本的随机性，值越高生成的文本越随机top_p=0.8  # 控制生成文本的多样性，值越高生成的文本越多样
)# 打印出API的响应结果
print(response.choices[0].message.content)

新建终端输入以下指令激活环境并运行python代码：

conda activate lmdeploy
python /root/internlm2_5.py

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3.2 Function call

函数调用功能，它允许开发者在调用模型时，详细说明函数的作用，并使模型能够智能地根据用户的提问来输入参数并执行函数。完成调用后，模型会将函数的输出结果作为回答用户问题的依据。进入创建好的conda环境并启动API服务器。

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_server \/root/models/internlm2_5-7b-chat \--model-format hf \--quant-policy 0 \--server-name 0.0.0.0 \--server-port 23333 \--tp 1

新建internlm2_5_func.py：

touch /root/internlm2_5_func.py

将以下内容复制粘贴进internlm2_5_func.py:

from openai import OpenAIdef add(a: int, b: int):return a + bdef mul(a: int, b: int):return a * btools = [{'type': 'function','function': {'name': 'add','description': 'Compute the sum of two numbers','parameters': {'type': 'object','properties': {'a': {'type': 'int','description': 'A number',},'b': {'type': 'int','description': 'A number',},},'required': ['a', 'b'],},}
}, {'type': 'function','function': {'name': 'mul','description': 'Calculate the product of two numbers','parameters': {'type': 'object','properties': {'a': {'type': 'int','description': 'A number',},'b': {'type': 'int','description': 'A number',},},'required': ['a', 'b'],},}
}]
messages = [{'role': 'user', 'content': 'Compute (3+5)*2'}]client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:23333/v1')
model_name = client.models.list().data[0].id
response = client.chat.completions.create(model=model_name,messages=messages,temperature=0.8,top_p=0.8,stream=False,tools=tools)
print(response)
func1_name = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.name
func1_args = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments
func1_out = eval(f'{func1_name}(**{func1_args})')
print(func1_out)messages.append({'role': 'assistant','content': response.choices[0].message.content
})
messages.append({'role': 'environment','content': f'3+5={func1_out}','name': 'plugin'
})
response = client.chat.completions.create(model=model_name,messages=messages,temperature=0.8,top_p=0.8,stream=False,tools=tools)
print(response)
func2_name = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.name
func2_args = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments
func2_out = eval(f'{func2_name}(**{func2_args})')
print(func2_out)

运行代码观察输出：

python /root/internlm2_5_func.py

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至此LMDeploy 量化部署进阶实践完成！

这篇关于书生.浦江大模型实战训练营——（十一）LMDeploy 量化部署进阶实践的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1110100。

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