本文主要是介绍Fastchat + vllm + ray + Qwen1.5-7b 在2080ti 双卡上 实现多卡推理加速，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！
首先先搞清各主要组件的名称与作用:
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FastChat
FastChat框架是一个训练、部署和评估大模型的开源平台，其核心特点是：提供SOTA模型的训练和评估代码
提供分布式多模型部署框架 + WebUI + OpenAI APIController管理分布式模型实例
Model Worker是大模型服务实例，它在启动时向Controller注册
OpenAI API提供OpenAI兼容的API服务，接受请求后，先向Controller获取Model Worker地址，再向Model Worker实例发送请求生成文本，最后返回OpenAI兼容的报文。
Fastchat 兼容的llm集合 请见 https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/model_support.md
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vllm 推理加速框架
vLLM 用于大模型并行推理加速，核心是 PagedAttention 算法，官网为：https://vllm.ai/。 -
ray 分布式框架
Ray 是一个高性能的分布式计算框架，由UC Berkeley RISELab 开发，支持Python 语言，并可与PyTorch 等机器学习框架结合使用。Ray提供了高效的任务调度、支持多种编程语言和机器学习框架，且系统层的抽象使得资源利用和任务调度更加灵活高效。它比Spark更轻量级，且易于使用和扩展。相较于TensorFlow和PyTorch，Ray注重分布式计算的高效和弹性。在隐私计算方面，Ray提供了数据隐私保护，支持数据共享和协作，同时允许在不泄露原始数据的情况下进行深度学习模型训练。 -
本地环境情况 2080ti 双卡 共 44g显存 64g内存
开始操作
1. 启动worker控制协调器 ---- controller
python -m fastchat.serve.controller --host 0.0.0.0
2. 启动API服务 ---- API server
python -m vllm.entrypoints.api_server --trust-remote-code --model /home/ksl/llms/CodeQwen1.5-7B-Chat/CodeQwen1.5-7B-Chat --served-model gpt-3.5-turbo --tensor-parallel-size 2 --dtype=half
3. model worker 有2种 如下
- 启动不带推理加速的 模型worker
python -m fastchat.serve.model_worker --model-path /home/ksl/llms/CodeQwen1.5-7B-Chat/CodeQwen1.5-7B-Chat --host 0.0.0.0 --dtype=half
- 启动 带vllm推理加速的 模型worker
python -m fastchat.serve.vllm_worker --model-path /home/ksl/llms/CodeQwen1.5-7B-Chat/CodeQwen1.5-7B-Chat --host 0.0.0.0 --dtype=half
注意这几个参数
--dtype=half由于我的显卡是2080ti bf16算力只有7.5 所以需要变成fp16运行--tensor-parallel-size 2启动apiserver时候 如果需要多卡张量并行 加上卡的数量
那么服务正常情况下已经跑起来了 地址服务器所在 localhost:8000
使用langchain进行测试
from langchain import PromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessagellm = ChatOpenAI(streaming=False,verbose=True,# callbacks=[callback],openai_api_key="none",openai_api_base="http://localhost:8000/v1",model_name="CodeQwen1.5-7B-Chat"
)# 提示词
template = """
我很想去{location}旅行，我应该在哪里做什么？
"""
prompt = PromptTemplate(input_variables=["location"],template=template,)
# 说白了就是在提示词的基础上，把输入的话进行格式化方法输入，前后添加了一些固定词
final_prompt = prompt.format(location='安徽合肥')print(f"最终提升次：{final_prompt}")
output = llm([HumanMessage(content=final_prompt)])
print(f"LLM输出结果：{output}")
我又写了一个简易的多线程来请求 回复速度很快
import threading
import timeclass MyThread(threading.Thread):def __init__(self):super().__init__() #必须调用父类的初始化方法def run(self) -> None:print()output = llm([HumanMessage(content=final_prompt)])print("当前线程:"+threading.current_thread().name+f"LLM输出结果：{output}") for i in range(0,100):new_job = MyThread()new_job.setName(i)new_job.start()
执行情况如下 并发速度还不错
显存占用情况如下
我这套方案 是我本人跑通验证过的
streaming=False可以用
streaming=True的话 估计要写符合Streamevent的http格式接收 但这个不是重点 后面有老哥研究好的话可以@我一下 共同进步!
这篇关于Fastchat + vllm + ray + Qwen1.5-7b 在2080ti 双卡上 实现多卡推理加速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！
