InternLM第四期实战-L2-LMDeploy

LMDeploy 量化部署

环境配置

选择Cuda12.2-conda镜像。

创建一个名为lmdeploy的conda环境，python版本为3.10，创建成功后激活环境并安装0.5.3版本的lmdeploy及相关包。

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

pip install datasets==2.19.2

创建文件夹并设置开发机共享目录的软链接。

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

LMDeploy验证启动模型文件

进入创建好的conda环境并启动InternLM2_5-7b-chat:lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat

此时，我们可以在CLI(“命令行界面” Command Line Interface的缩写)中和InternLM2.5尽情对话了。

以下为示例。

此时注意到右上角的资源监控信息，显存占用大约为23GB。

对于24GB的显卡，即30%A100，权重占用14GB显存，剩余显存24-14=10GB，因此kv cache占用10GB*0.8=8GB，加上原来的权重14GB，总共占用14+8=22GB。

实际加载模型后，其他项也会占用部分显存，因此剩余显存比理论偏低，实际占用会略高于22GB。

LMDeploy API部署InternLM2.5

在实际应用中，我们有时会将大模型封装为API接口服务，供客户端访问。

启动API服务器

通过以下命令启动API服务器，部署InternLM2.5模型：

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

命令解释：

lmdeploy serve api_server：这个命令用于启动API服务器。
/root/models/internlm2_5-7b-chat：这是模型的路径。
--model-format hf：这个参数指定了模型的格式。hf代表“Hugging Face”格式。
--quant-policy 0：这个参数指定了量化策略。
--server-name 0.0.0.0：这个参数指定了服务器的名称。在这里，0.0.0.0是一个特殊的IP地址，它表示所有网络接口。
--server-port 23333：这个参数指定了服务器的端口号。在这里，23333是服务器将监听的端口号。
--tp 1：这个参数表示并行数量（GPU数量）。

稍待片刻，终端显示如下。

接下来本地需要做一下ssh转发才能直接访问：

ssh -CNg -L 23333:127.0.0.1:23333 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 你的ssh端口号

以命令行形式连接API服务器

新建终端，运行如下命令，激活conda环境并启动命令行客户端。

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

以Gradio网页形式连接API服务器

输入以下命令，使用Gradio作为前端，启动网页。

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

稍待片刻，终端出现如下图所示：

关闭之前的cmd/powershell窗口，重开一个，再次做一下ssh转发(因为此时端口不同)。

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，访问地址 http://127.0.0.1:6006 ，然后就可以与模型尽情对话了。

LMDeploy Lite

随着模型变得越来越大，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。LMDeploy 提供了权重量化和 k/v cache两种策略。

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。

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。

设置在线 kv cache int4/int8 量化

自 v0.4.0 起，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。此外，通过 LMDeploy 应用 kv 量化非常简单，只需要设定 quant_policy 和cache-max-entry-count参数。

目前，LMDeploy 规定 quant_policy=4 表示 kv int4 量化，quant_policy=8 表示 kv int8 量化。

当 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

模型量化是一种优化技术，旨在减少机器学习模型的大小并提高其推理速度。量化通过将模型的权重和激活从高精度（如16位浮点数）转换为低精度（如8位整数、4位整数、甚至二值网络）来实现。

那么W4A16又是什么意思呢？

W4：这通常表示权重量化为4位整数（int4）。这意味着模型中的权重参数将从它们原始的浮点表示（例如FP32、BF16或FP16，Internlm2.5精度为BF16）转换为4位的整数表示。这样做可以显著减少模型的大小。
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）。激活是在神经网络中传播的数据，通常在每层运算之后产生。

在最新的版本中，LMDeploy使用的是AWQ算法，能够实现模型的4bit权重量化。输入以下指令，执行量化工作。

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

命令解释：

lmdeploy lite auto_awq: lite 这是LMDeploy的命令，用于启动量化过程，而 auto_awq 代表自动权重量化（auto-weight-quantization）。
/root/models/internlm2_5-7b-chat: 模型文件的路径。
--calib-dataset 'ptb': 这个参数指定了一个校准数据集，这里使用的是’ptb’（Penn Treebank，一个常用的语言模型数据集）。
--calib-samples 128: 这指定了用于校准的样本数量—128个样本
--calib-seqlen 2048: 这指定了校准过程中使用的序列长度—2048
--w-bits 4: 这表示权重（weights）的位数将被量化为4位。
--work-dir /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit: 这是工作目录的路径，用于存储量化后的模型和中间结果。

等终端输出如下时，说明正在推理中，稍待片刻。

等待推理完成，便可以直接在你设置的目标文件夹看到对应的模型文件。

推理后的模型和原本的模型区别在哪里呢？最明显的两点是模型文件大小以及占据显存大小。

我们可以输入如下指令查看在当前目录中显示所有子目录的大小:

cd /root/models/
du -sh *

那么原模型大小呢？输入以下指令查看。

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

那么显存占用情况对比呢？输入以下指令启动量化后的模型。

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

稍待片刻，我们直接观测右上角的显存占用情况。

W4A16 量化+ KV cache+KV cache 量化

输入以下指令，让我们同时启用量化后的模型、设定kv cache占用和kv cache int4量化。

lmdeploy serve api_server \
    /root/models/internlm2_5-1_8b-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

此时显存占用约11GB。

与大模型对话：

posted @ 2024-12-10 17:11 柠檬戚风阅读(317) 评论(0) 收藏举报

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