第 5 节LMDeploy 量化部署 LLM 实践

最新推荐文章于 2024-12-28 16:40:45 发布

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#python

填写开发机名称；选择镜像Cuda12.2-conda；选择10% A100*1GPU；点击“立即创建”。注意请不要选择Cuda11.7-conda的镜像，新版本的lmdeploy会出现兼容性问题。

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。

1.2 创建conda环境

InternStudio开发机创建conda环境（推荐）

由于环境依赖项存在torch，下载过程可能比较缓慢。InternStudio上提供了快速创建conda环境的方法。打开命令行终端，创建一个名为lmdeploy的环境：

studio-conda -t lmdeploy -o pytorch-2.1.2

环境创建成功后，提示如下：

本地环境创建conda环境

注意，如果你在上一步已经在InternStudio开发机上创建了conda环境，这一步就没必要执行了。

打开命令行终端，让我们来创建一个名为lmdeploy的conda环境，python版本为3.10。

conda create -n lmdeploy -y python=3.10

环境创建成功后，提示如下：

1.3 安装LMDeploy

接下来，激活刚刚创建的虚拟环境。

conda activate lmdeploy

安装0.3.0版本的lmdeploy。

pip install lmdeploy[all]==0.3.0

等待安装结束就OK了！

2.LMDeploy模型对话(chat)

2.1 Huggingface与TurboMind

HuggingFace

HuggingFace是一个高速发展的社区，包括Meta、Google、Microsoft、Amazon在内的超过5000家组织机构在为HuggingFace开源社区贡献代码、数据集和模型。可以认为是一个针对深度学习模型和数据集的在线托管社区，如果你有数据集或者模型想对外分享，网盘又不太方便，就不妨托管在HuggingFace。

托管在HuggingFace社区的模型通常采用HuggingFace格式存储，简写为HF格式。

但是HuggingFace社区的服务器在国外，国内访问不太方便。国内可以使用阿里巴巴的MindScope社区，或者上海AI Lab搭建的OpenXLab社区，上面托管的模型也通常采用HF格式。

TurboMind

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。

TurboMind推理引擎仅支持推理TurboMind格式的模型。因此，TurboMind在推理HF格式的模型时，会首先自动将HF格式模型转换为TurboMind格式的模型。该过程在新版本的LMDeploy中是自动进行的，无需用户操作。

几个容易迷惑的点：

TurboMind与LMDeploy的关系：LMDeploy是涵盖了LLM 任务全套轻量化、部署和服务解决方案的集成功能包，TurboMind是LMDeploy的一个推理引擎，是一个子模块。LMDeploy也可以使用pytorch作为推理引擎。
TurboMind与TurboMind模型的关系：TurboMind是推理引擎的名字，TurboMind模型是一种模型存储格式，TurboMind引擎只能推理TurboMind格式的模型。
2.2 下载模型
本次实战营已经在开发机的共享目录中准备好了常用的预训练模型，可以运行如下命令查看：
ls /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/
显示如下，每一个文件夹都对应一个预训练模型。
编辑
以InternLM2-Chat-1.8B模型为例，从官方仓库下载模型。
InternStudio开发机上下载模型（推荐）
如果你是在InternStudio开发机上，可以按照如下步骤快速下载模型。
首先进入一个你想要存放模型的目录，本教程统一放置在Home目录。执行如下指令：
cd ~
然后执行如下指令由开发机的共享目录软链接或拷贝模型：
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b /root/
# cp -r /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b /root/
执行完如上指令后，可以运行“ls”命令。可以看到，当前目录下已经多了一个internlm2-chat-1_8b文件夹，即下载好的预训练模型。
ls
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由OpenXLab平台下载模型
注意，如果你在上一步已经从InternStudio开发机上下载了模型，这一步就没必要执行了。