LMDeploy大模型量化部署实践

最新推荐文章于 2025-05-10 00:53:23 发布
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文章标签： 语言模型 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Axr_Samuel/article/details/135661888
本文探讨了大模型部署的背景、特点以及挑战，重点介绍了LMDeploy的核心功能。通过步骤说明，指导读者进行安装、实践和量化操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 大模型部署背景

2. LMDeploy简介

3. 动手实践

1. 大模型部署定义及特点

大模型部署挑战及方案

2. LMDeploy简介

第三个核心功能

3. 动手实践-安装，实践和量化

详见作业部分

【第5节】LMDeploy 大模型量化部署实践
熊猫小妖的AI世界
04-24 1903
视频文档作业lmdeploy官方文档OpenXLab个人感觉camp2讲解的没有第一次的内容好，都是照着文档跑一遍，基础内容也没有啥深度(也可能是我水平太低哈，哈哈)。补充观看之前1.0版本的讲解吧文档视频基础作业（结营必做）配置 LMDeploy 运行环境以命令行方式与 InternLM2-Chat-1.8B 模型对话进阶作业设置KV Cache最大占用比例为0.4，开启W4A16量化，以命令行方式与模型对话。（优秀学员必做）
【LMDeploy系列】模型部署与量化完全教程
艰难困苦，玉汝于成。
01-21 7044
LMDeploy 是一个用于压缩、部署、服务 LLM 的工具包，由 MMRazor 和 MMDeploy 团队开发。
第五课-LMDeploy 的量化和部署
qq_46016871的博客
02-21 5946
首先我们需要明白一点，服务部署和量化是没有直接关联的，量化的最主要目的是降低显存占用，主要包括两方面的显存：模型参数和中间过程计算结果。接下来我们切换到刚刚的终端（就是上图右边的那个「bash」，下面的「watch」就是监控的终端），创建部署和量化需要的环境。目录下的环境是官方未大家准备好的基础环境，因为该目录是共享只读的，而我们后面需要在此基础上安装新的软件包，所以需要复制到我们自己的 conda 环境（该环境下我们是可写的）。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。
大模型部署指南之 LMDeploy 篇：从模型压缩到生产级API的完整武器库
最新发布
冷不丁
05-10 1255
LMDeploy 是由 MMDeploy 和 MMRazor 团队开发的全套轻量化、部署和服务解决方案，专为本地化私有部署设计。其核心优势包括极致性能优化、生产级部署、多格式兼容和开放生态。LMDeploy 支持从模型量化到生产级API服务的全流程优化，特别适合需要低延迟、高并发的企业应用。通过内置的量化工具和高并发管理，LMDeploy 显著提升了推理速度并降低了显存占用，使得在消费级显卡上也能流畅运行大模型。此外，LMDeploy 提供了开箱即用的部署工具，简化了从模型转换到服务部署的流程，大幅缩短了部
LMDeploy本地部署轻松玩转DeepSeek
weixin_41688410的博客
01-30 3929
本文主要介绍了LMDeploy 是如何本地部署大模型，并且以deepseek为例，从环境搭建，模型选择，推理，部署，量化全流程保姆级从0到1详细记录了每个过程。它是一个专为大语言（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs）设计的高效部署工具箱，可以帮我们轻松玩转各种大模型，让我们对于大模型应用游刃有余，如鱼得水，挥洒自如。
LMDeploy 大模型量化部署实践
zhjunqin的博客
01-14 1852
下图中，左边主要对比 LMDeploy 自身在量化前后的性能；右边主要对比 vLLM 和 LMDeploy 的性能对比。量化后，显存占用量显著减少，其中包括权重和 KV Cache。由于 GPU 的计算需要将权重从 GPU 主存 -> GPU 共享内存，因此量化显著减少了数据的传输量，提高了整体效率。AWQ 算法全称：Activation-aware Weight Quantization。
LMDeploy 量化部署 LLM 实践+进阶
nlpx2000的博客
04-11 1338
pipe = pipeline('liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config) 非开发机运行此命令。# pipe = pipeline('liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config) 非开发机运行此命令。internlm2-chat-1_8B模型量化部署与llava多模态模型llava-v1.6-7b部署实践。
第五课-LMDeploy 大模型量化部署实践
sunney的博客
01-13 1492
LMDeploy 由MMDeploy和MMRazor团队联合开发，是涵盖了 LLM 任务的全套轻量化、部署和服务解决方案。高效推理引擎 TurboMind：基于 FasterTransformer，我们实现了高效推理引擎 TurboMind，支持 InternLM、LLaMA、vicuna等模型在 NVIDIA GPU 上的推理。**交互推理方式：**通过缓存多轮对话过程中 attention 的 k/v，记住对话历史，从而避免重复处理历史会话。多 GPU 部署和量化。
LMDeploy量化部署LLM&VLM
weixin_45924641的博客
04-18 2628
LMDeploy量化部署InternLM2-chat-1.8B & LLaVa
LMDeploy 量化部署 LLM&VLM实战--笔记
taotao_zhang1的博客
04-12 1563
打开InternStudio平台，创建开发机。填写开发机名称；选择镜像；选择10% A100*1GPU；点击“立即创建”。排队等待一小段时间，点击“进入开发机”。点击左上角图标，切换为终端(Terminal)模式。
8G 显存玩转书生大模型 Demo
f_ckhell的博客
07-27 305
5.使用 Streamlit 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型。在download_mini.py中写入下面代码。运行成功，输入个“你好，介绍下你自己”运行download_mini.py。向cli_demo.py写入内容。2.创建cli_demo.py。创建文件夹并写入下载代码。
学习笔记 | LMDeploy 量化部署 LLM-VLM 实践
DrFlown的博客
04-22 2233
根据InternLM2技术报告提供的模型参数数据，以及KV Cache空间估算方法，以FP16为例，在batch-size为16、输入512 tokens、输出32 tokens的情境下，仅20B模型就会产生10.3GB的缓存。该过程在新版本的LMDeploy中是自动进行的，无需用户操作。​ TurboMind是LMDeploy团队开发的一款关于LLM推理的高效推理引擎，它的主要功能包括：LLaMa 结构模型的支持，continuous batch 推理模式和可扩展的 KV 缓存管理器。
大模型从入门到入土【二】大模型的部署（VLLM，Lmdeploy）
ran1443765267的博客
06-14 3673
大模型的部署以及使用
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
qq_46212981的博客
01-15 1149
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demoLLM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。
LMDeploy 的介绍与部署
Orkeii的博客
04-24 1838
LMDeploy的部署与模型介绍
LMDeploy 大模型量化部署
weixin_55982578的博客
02-26 1461
LMDeploy是LLM在英伟达设备上部署的全流程解决方案。包括模型轻量化、推理和服务
lmdeploy部署大模型步骤
04-09
嗯，用户问的是如何使用LMDeploy部署大模型的具体步骤。首先，我需要回忆一下之前学过的关于LMDeploy的知识。记得引用里的内容提到过环境配置、服务部署、模型转换这些步骤。特别是引用[1]里详细说明了安装步骤和...
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