LMDeploy大模型部署工具全面解析

于 2025-06-06 09:22:07 发布
阅读量335 收藏 4
点赞数 5
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01103/article/details/148467879
版权

LMDeploy大模型部署工具全面解析

lmdeploy LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLMs. lmdeploy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lm/lmdeploy

什么是LMDeploy

LMDeploy是一个专注于大语言模型(LLM)压缩、部署和服务的工具包，由InternLM团队开发。它为开发者提供了一套完整的解决方案，帮助用户高效地将训练好的大模型部署到实际应用环境中。

核心特性详解

1. 高效推理引擎

LMDeploy的推理引擎采用了多项创新技术：

  • 持续批处理(Persistent Batch)：动态管理请求队列，显著提高吞吐量
  • 分块KV缓存(Blocked KV Cache)：优化显存使用效率
  • 动态分割与融合(Dynamic Split&Fuse)：灵活调度计算资源
  • 张量并行(Tensor Parallelism)：支持多卡并行计算
  • 高性能CUDA内核：深度优化的计算实现

实测表明，LMDeploy的请求吞吐量比vLLM高出1.8倍。

2. 先进量化技术

LMDeploy支持多种量化方案：

  • 仅权重量化(Weight-only Quantization)：4bit量化下性能是FP16的2.4倍
  • KV量化(K/V Quantization)：减少KV缓存的内存占用
  • 混合精度量化：平衡精度与性能

量化后的模型质量经过OpenCompass评估验证，在精度损失最小化的前提下获得显著的性能提升。

3. 分布式服务能力

LMDeploy提供：

  • 多机多卡部署方案
  • 请求分发服务
  • 多模型并行服务
  • 资源动态调度

4. 交互式推理模式

针对对话场景特别优化：

  • 自动缓存历史对话的KV
  • 避免重复处理历史会话
  • 支持长对话上下文
  • 减少重复计算开销

5. 广泛兼容性

支持多种技术组合使用：

  • KV Cache量化
  • AWQ(激活感知权重量化)
  • 自动前缀缓存
  • 多种模型架构适配

文档结构概览

LMDeploy提供完善的文档体系：

入门指南

  • 安装说明
  • 快速开始
  • 基础概念

模型支持

  • 支持的模型列表
  • 各模型特性说明

LLM部署

  • 部署流程详解
  • API服务器配置
  • 推理工具使用
  • 网络服务设置
  • Gradio界面集成

VLM部署

  • 视觉语言模型部署
  • 多模态API服务

量化技术

  • W4A16量化
  • W8A8量化
  • KV量化

性能评估

  • 基准测试
  • OpenCompass评估

高级指南

  • TurboMind引擎
  • PyTorch后端
  • 新模型适配
  • 长上下文处理
  • 调试技巧
  • 结构化输出
  • 多节点配置
  • 性能剖析

API参考

  • 完整API文档

适用场景

LMDeploy特别适合以下应用场景：

  1. 需要高效服务大模型的在线应用
  2. 资源受限的边缘设备部署
  3. 多模型并发的服务平台
  4. 长对话交互系统
  5. 需要量化压缩的轻量级部署

技术优势总结

相比同类解决方案，LMDeploy具有以下显著优势：

  1. 更高的推理效率
  2. 更灵活的量化解
  3. 更完善的分布式支持
  4. 更优的对话体验
  5. 更广泛的模型兼容性

对于需要部署大语言模型的开发者来说，LMDeploy提供了一个性能优异且功能全面的工具链，能够显著降低大模型落地的技术门槛。

lmdeploy LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLMs. lmdeploy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lm/lmdeploy

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

大语言模型离线推理：LMDeploy 的 Pipeline API 解析
步子哥的博客
07-27 886
LMDeploy 的 Pipeline API 为大语言模型的离线推理提供了一个强大而灵活的解决方案。通过简洁的接口和丰富的功能，它极大地简化了 LLM 应用的开发过程。无论是内存管理、性能优化，还是高级功能如流式推理和 SLoRA 支持，Pipeline API 都提供了全面的工具集。随着人工智能技术的不断发展，像 LMDeploy 这样的工具将在推动 LLM 应用落地方面发挥越来越重要的作用。
AI视觉语言模型部署新突破：LMDeploy开启多模态交互新纪元
步子哥的博客
07-27 575
LMDeploy的VLM部署方案无疑为AI技术的落地应用带来了新的可能。通过标准化的接口、灵活的部署选项和多语言SDK支持,它极大地降低了开发者使用VLM技术的门槛。我们有理由相信,随着这类工具的不断完善,VLM技术将在更广泛的领域发挥其强大的多模态理解能力,为人工智能的发展注入新的活力。在AI快速迭代的今天,像LMDeploy这样的开源项目正在发挥着越来越重要的作用。它不仅推动了技术的民主化,也为AI研究成果的快速转化提供了有力支撑。
【自然语言处理与大模型】使用LMDeploy来进行大模型的高效推理
qq_39780701的博客
04-26 926
使用LMDeploy来进行大模型的基础推理、在线量化推理、分布式推理。
基于LMDeploy部署大模型和量化
分享技术干货和灵感、推荐新书和好玩的项目、分享Java面试题
02-29 1521
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。核心功能-量化核心功能-推理引擎TurboMind核心功能-推理服务。
小记大模型本地部署：vllm, lmdeploy, ollama
lgnlgn的专栏
02-14 1167
记录一下最近折腾的大模型本地部署。尝试了vllm、lmdeploy、ollama
一文带你了解大模型部署的七种方案
轻口味的专栏
05-06 2922
近年来，随着大规模预训练模型（LLM）的蓬勃发展，如何将这些模型高效、可靠地投入生产成为业界关注的热点。不同团队对部署方案的需求差异巨大：有的注重零代码快速上线，有的追求极致的吞吐与低延迟，有的强调端边协同，有的倾向本地化轻量化。面对纷繁复杂的部署选型，本文汇总并深度解析七种代表性方案，帮助架构师与工程师们快速对比与决策。
企业级大模型落地核心工具深度解析：Ollama、vLLM与LMDeploy技术对比
Mamba的博客
04-15 1016
◦ PagedAttention技术：显存利用率提升3倍，支持10万token超长文本生成。测试环境：单卡A100-80G，Qwen2-7B/72B模型，输入512tokens。◦ 硬件友好：6GB显存GPU即可运行7B模型，M1/M2芯片优化出色。◦ 隐私保障：完全离线运行，内置1700+量化模型（int4为主）◦ 4bit量化：推理速度达FP16的2.4倍，显存占用减少60%◦ 极简部署：支持Windows/macOS/Linux全平台，：LMDeploy+昇腾910B实现国产化替代，成本降低40%
大模型微调学习之旅⑤ — LMDeploy 大模型量化部署实践
HOOK1的博客
01-21 2520
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。项目地址这是 lmdeploy 吞吐量测试结果，已经超过一些常见框架。可以运行更大模型。不用怕设备性能不够，可以把 65B 或更大的模型，切分到多个 设备上运行。lmdeploy 不止实现了多 batch，更完成了 kv cache 量化，有效降低单用户成本。只要是 transformer 结构（InternLM/LLaMa/Vicuna），无论 HuggingFace 或 Meta 格式，都可以转成需要的 bin。
LMDeploy 大模型推理框架介绍和实践
全世界的博客
12-24 1694
LMDeploy 是一个专为大语言模型（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs）设计的高效且友好的部署工具箱。它集成了多种先进的技术和功能，旨在为用户提供卓越的推理性能、可靠的量化支持、便捷的服务部署以及卓越的兼容性。高效的推理：通过持续的批处理机制，LMDeploy 能够在推理过程中动态调整批处理大小，从而最大化硬件资源的利用率，提升推理速度。：LMDeploy 引入了块级键值缓存（Blocked K/V Cache），通过将注意力机制中的键值对进行分块存储和计算，显著减少了内存占用和计算开销。
InternLM LMDeploy 量化部署实战
weixin_47551406的博客
08-29 812
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。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。此时代表我们成功地使用本地API与大模型进行了一次对话，如果切回第一个终端窗口，会看到如下信息，这代表其成功的完成了一次用户问题GET与输出POST。让我们回到LMDeploy，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。
4个顶级的大模型推理引擎
新缸中之脑
10-02 3364
LLM 在文本生成应用中表现出色，例如具有高理解度和流畅度的聊天和代码完成模型。然而，它们的庞大规模也给推理带来了挑战。基本推理速度很慢，因为 LLM 会逐个生成文本标记，需要对每个下一个标记进行重复调用。随着输入序列的增长，处理时间也会增加。此外，LLM 有数十亿个参数，很难在内存中存储和管理所有这些权重。为了优化 LLM 推理和服务，有多个框架和软件包，在本博客中，我将使用和比较以下推理引擎：TensorRT-LLM、vLLM、LMDeploy 和 MLC-LLM。
企业人力资源信息化解决方案金蝶eHR产品解决方案介绍.doc
06-18
企业人力资源信息化解决方案金蝶eHR产品解决方案介绍.doc
互联网VR智慧旅游解决方案专题培训课件.ppt
06-18
互联网VR智慧旅游解决方案专题培训课件.ppt
ITK 4.13.2 64位 VS2019 CMake3.16 调试版安装包
06-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9ce3e35e0f39 在 Windows 10（或 Windows 7）操作系统下，利用 Visual Studio 2019 开发环境，搭配 ITK 4.13.2、VTK 8.2.0 以及 C Make3.16，可以成功编译出 ITK 4.13.2 的可运行 Debug 版本库文件。这些编译生成的文件包括：bin 文件夹中的动态链接库（.dll 文件）、include 文件夹中的源代码文件（.cxx、.h 等文件）以及 .lib 库文件。如果需要获取这些编译好的资源，可以前往 优快云 博客，博客标题为“Win10-64位（或 Win7+VS2019+ITK4.13.2+VTK8.2.0+CMake3.16 环境配置”，在该博客中详细介绍了整个环境配置过程以及资源的下载方式。
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的土地表面温度与植被指数计算及主成分分析：多光谱影像处理与应用
06-18
内容概要：本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域（位于中国广东省某地）进行遥感影像处理的一系列操作。首先，定义了研究区边界，并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据，通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着，基于预处理后的影像计算了地表温度（LST）、归一化植被指数（NDVI）、湿度指数（WET）、建筑指数（NDBSI）四个关键指标，并进行了主成分分析（PCA），提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果，还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理，生成了最终的环境状态评估指数（RSEI）。最后，利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理，保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成，并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群：具备地理信息系统基础知识，对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标：① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估；② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据；③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明：本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理，还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法，如LST、NDVI等，对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外，文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行，便于读者实践操作。
爱思维尔出版社-Latex模版SCI模版双栏复杂模板-原始模版2025年06月18日最新
06-18
爱思维尔出版社-Latex模版SCI模版双栏复杂模板-原始模版2025年06月18日最新
Winform中CefSharp与JavaScript交互调用
06-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/7cc20f916fe3 在Winform项目中，可以通过CefSharp实现与JavaScript的互相调用。CefSharp是一个基于Chromium的.NET浏览器控件，能够在Winform应用程序中嵌入网页内容，并支持与JavaScript进行交互。 当在Visual Studio 2019中开发使用CefSharp的Winform项目时，项目生成后，Debug目录下会包含CefSharp运行所需的文件。这些文件对于CefSharp的正常运行至关重要，因为它们包含了Chromium浏览器的核心组件和相关依赖项。 如果需要在其他项目中使用CefSharp，可以直接将Debug目录下的相关文件拷贝到新项目的输出目录中。这样，新项目在运行时就能找到所需的CefSharp依赖文件，从而正常加载和运行嵌入的网页内容，并实现与JavaScript的交互功能。
“即点即用的语音识别程序完整安装包”
最新发布
06-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 这是一款已经完成打包处理的语音识别程序，用户无需进行复杂的安装或配置操作，直接双击文件即可启动并使用。
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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

袁泳臣

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值