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作者 | 刘力 算力魔方创始人
OpenVINO™
前面我们分享了《三步完成 Llama3 在算力魔方的本地量化和部署》。2024年9月25日,Meta 又发布了 Llama3.2:一个多语言大型语言模型(LLMs)的集合,其中包括:
大语言模型:1B和3B参数版本,仅接收多种语言文本输入。
多模态模型:11B和90B参数版本,既能接收文本输入又能接收图像输入。
本文将介绍使用 OpenVINO™ 2024.4 在算力魔方上部署 Llama-3.2-1B-Instruct 模型。
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Llama 3.2 简介
Llama 3.2 的1B和3B参数版本是一个支持多种语言大型语言模型,其指令调优纯文本模型 Llama-3.2-1B-Instruct 和 Llama-3.2-3B-Instruct,针对多语言对话用例进行了优化,包括代理检索和摘要任务,性能参数如下图所示。
Llama3.2 官方正式支持的语言包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。
请读者用下面的命令把 Llama-3.2-1B-Instruct 模型的预训练权重下载到本地待用。
git clone
https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Llama-3.2-1B-Instruct.git
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算力魔方简介
算力魔方是一款可以 DIY 的迷你主机,采用了抽屉式设计,后续组装、升级、维护只需要拔插模块。通过选择不同算力的计算模块,再搭配不同的 IO 模块可以组成丰富的配置,适应不同场景。
性能不够时,可以升级计算模块提升算力;IO 接口不匹配时,可以更换 IO 模块调整功能,而无需重构整个系统。
本文以下所有步骤将在带有英特尔 i7-1265U 处理器的算力魔方上完成验证。
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三步完成 Llama-3.2-1B-Instruct 的 INT4 量化和本地部署
把 Llama-3.2-1B-Instruct 模型的预训练权重下载到本地后,接下来本文将依次介绍基于 Optimum Intel 工具将 Llama-3.2-1B-Instruct 进行 INT4 量化,并完成本地部署。
Optimum Intel 作为 Transformers 和 Diffusers 库与 Intel 提供的各种优化工具之间的接口层,它给开发者提供了一种简便的使用方式,让这两个库能够利用 Intel 针对硬件优化的技术,例如:OpenVINO™、IPEX 等,加速基于 Transformer 或 Diffusion 构架的 AI 大模型在英特尔硬件上的推理计算性能。
Optimum Intel代码仓连接:
https://github.com/huggingface/optimum-intel
1.3.1 第一步,搭建开发环境
请下载并安装 Anaconda,然后用下面的命令创建并激活名为 llama32 的虚拟环境:
conda create -n llama32 python=3.11#创建虚拟环境
conda activate llama32#激活虚拟环境
python -m pip install --upgrade pip #升级pip到最新版本
然后安装 Optimum Intel 和其依赖项 OpenVINO™:
pip install optimum-intel[openvino]
1.3.2 第二步,用 optimum-cli 对 Llama-3.2-1B-Instruct 型进行 INT4 量化
optimum-cli 是 Optimum Intel 自带的跨平台命令行工具,可以不用编写量化代码,实现对 Llama-3.2-1B-Instruct 模型的量化。
执行命令将 Llama-3.2-1B-Instruct 模型量化为 INT4 OpenVINO™ 格式模型:
optimum-cli export openvino --model D:\llama3\Meta-Llama-3-8B --task text-generation-with-past --weight-format int4 --group-size 128 --ratio 0.8 --sym llama3_int4_ov_model
1.3.3第三步:编写推理程序llama3_2_int4_ov_infer.py
基于 Optimum Intel 工具包的 API 函数编写 Llama3 的推理程序,非常简单,只需要调用五个 API 函数:
编译并载入 Llama-3.2 模型到指定 DEVICE:OVModelForCausalLM.from_pretrained()
实例化 Llama-3.2 模型的 Tokenizer:tok=AutoTokenizer.from_pretrained()
将自然语言转换为 Token 序列:tok(question, return_tensors="pt", **{})
生成答案的 Token 序列:ov_model.generate()
将答案 Token 序列解码为自然语言:tok.batch_decode()
完整范例程序如下所示,下载链接:git clone
https://gitee.com/Pauntech/llama3.git
运行 llama3_2_int4_ov_infer.py:
import openvino as ovfrom trans
formers import AutoConfig, AutoTokenizer
from optimum.intel.openvino import OVModelForCausalLM
ov_config = {"PERFORMANCE_HINT": "LATENCY", "NUM_STREAMS": "1", "CACHE_DIR": ""}
model_dir = "d:\\llama3_2_1B_int4" #llama3.2 1B int4模型路径
DEVICE = "CPU" #可更换为"GPU", "AUTO"...
# 编译并载入Llama3.2模型到指定DEVICE
ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(
model_dir,
device=DEVICE,
ov_config=ov_config,
config=AutoConfig.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True),
trust_remote_code=True,
)
# 实例化Llama3.2模型的Tokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
# 设置问题
question = "What's the OpenVINO?"
# 将自然语言转换为Token序列
input_tokens = tok(question, return_tensors="pt", **{})
# 生成答案的Token序列
answer = ov_model.generate(**input_tokens, max_new_tokens=128)
# 将答案Token序列解码为自然语言
print(tok.batch_decode(answer, skip_special_tokens=True)[0])
运行llama3_2_int4_ov_infer.py:
python llama3_2_int4_ov_infer.py
运行结果,如下所示:
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总结
Optimum Intel 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、Llama-3.2-1B-Instruct 模型 INT4 量化和推理程序开发。基于 Optimum Intel 工具包开发 Llama3 推理程序仅需调用五个 API 函数,方便快捷的实现将 Llama-3.2-1B-Instruct 本地化部署在基于英特尔处理器的算力魔方上。
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