作业--LMDeploy 的量化和部署

最新推荐文章于 2025-06-04 14:21:34 发布
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#语言模型

本文介绍了如何通过LMDeploy将InternLM-Chat-7B模型部署到网页平台Gradio中，借助TurboMind推理作为后端，并实现SSH端口映射，用户可以在网页端体验生成300字的小故事功能。
使用 LMDeploy 以网页Gradio部署 InternLM-Chat-7B 模型，生成 300 字的小故事

TurboMind 推理作为后端

lmdeploy serve gradio ./workspace

image-20240123002626725

SSH 端口映射

image-20240123002708565

最终在网页端生成小故事

image-20240123002937443

灬烖灬
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LMDeploy 量化部署进阶实践
hahahagehahage的博客
09-11 1421
打开，进入如下界面并按箭头指示顺序点击。点选开发机，自拟一个开发机名称，选择镜像。我们要运行参数量为7B的InternLM2.5，由查询InternLM2.5-7b-chat的config.json文件可知，bfloat16所以我们需要大于14GB的显存，选择(24GB显存容量)，后选择，等状态栏变成运行中，点击，我们即可开始部署。在终端中，让我们输入以下指令，来创建一个名为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。
书生实战营-L2-LMDeploy 量化部署进阶实践
m0_52343470的博客
08-27 1131
文档分前期学习和作业两大块，助教直接翻到下面作业即可！
第五课 LMDeploy 量化部署 LLM-VLM 实践 笔记与作业
wudiyjnewway的博客
06-06 1548
LMDeploy简而言之，是一套解决大模型的量化、部署、服务的解决方案套件。核心功能：模型高效推理；模型量化压缩；服务化部署。本文介绍了LMDeploy的应用
（笔记+作业）书生大模型实战营春节卷王班---L2G3000 LMDeploy 量化部署进阶实践
haidizym的博客
03-12 828
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书生大模型实战营-进阶关卡-3-LMDeploy 量化部署实践闯关任务
微风❤水墨
08-21 1178
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。，以达到提高性能和降低内存消耗的目的。均为0.4，这意味着LMDeploy将分配40%的剩余显存用于kv cache，即。相比使用BF16精度的kv cache，int4的Cache可以在相同。是4位的整数格式，占用0.5字节（4位）的存储空间。是16位的浮点数格式，占用2字节（16位）的存储空间。的转换理论上可以将模型权重的大小减少到原来的1/4，
第二期书生浦语大模型实战营第五次课程笔记----LMDeploy 量化部署 LLM-VLM 实践
haidizym的博客
04-14 438
第二期书生浦语大模型实战营第五次课程笔记----LMDeploy 量化部署 LLM-VLM 实践
L2-LMDeploy 量化部署进阶实践
weixin_51449774的博客
08-19 1359
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。本次实践选用InternVL2-26B进行演示，其实就根本来说作为一款VLM和上述的InternLM2.5在操作上并无本质区别，仅是多出了"图片输入"这一额外步骤，但作为量化部署进阶实践，选用InternVL2-26B目的是带领大家体验一下LMDeploy的量化部署可以做到何种程度。int4是4位的整数格式，占用0.5字节（4位）的存储空间。(本步骤耗时较长，预计6h，请耐心等待)
L2G3000作业-LMDeploy 量化部署进阶实践
m0_73878994的博客
02-04 994
书生浦语训练营
LMDeploy 量化部署进阶实践(学习笔记)
zhidong007的专栏
09-24 1224
点选开发机，自拟一个开发机名称，选择镜像。所以我们需要大于14GB的显存，选择(24GB显存容量)，后选择，等状态栏变成运行中，点击，我们即可开始部署。在终端中，让我们输入以下指令，来创建一个名为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。
书生·浦语--（五）LMDeploy 量化部署 LLM-VLM 实践（基础作业）
ppyyds的博客
04-23 979
W4A16 量化，将 FP16 的模型权重量化为 INT4，Kernel 计算时，访存量直接降为 FP16 模型的 1/4，大幅降低了访存成本。两种不同的设置反应在不同的显存使用上，对于--cache-max-entry-count = 0.01来说基本不使用额外显存存储KV参数，显存的消耗跟载入一个1.8B模型的参数量基本相同，但此时推理速度大大降低。LLM微调是一个将预训练模型在较小、特定数据集上进一步训练的过程，目的是精炼模型的能力，提高其在特定任务或领域上的性能。
【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-19 1250
本篇笔记内容主要分为模型部署理论进行介绍。从量化、剪枝、知识蒸馏方面引入。主要对LMDeploy框架支持的模型、安装过程、base|chat对话|Lite量化等进行介绍，欢迎大家交流学习！
（笔记+作业）第五期书生大模型实战营---L1G3000 LMDeploy 高效部署量化实践（作废）
haidizym的博客
06-04 461
（笔记+作业）第五期书生大模型实战营---L1G3000 LMDeploy 高效部署量化实践
（第三期）书生大模型实战营——LMDeploy量化部署进阶实践
a_blade_of_grass的博客
08-12 1155
教程原文在。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
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总结来说，LBG算法是一种高效的矢量量化技术，能够有效地减少数据的存储量和传输量，同时保证数据质量。它的核心思想与K-means聚类算法一致，都是将数据集中的点归类到最邻近的中心点所在类别中。理解和掌握LBG算法...
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