突破大模型部署瓶颈：LMDeploy量化技术全解析与实践指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lm/lmdeploy 引言：量化技术如何解决大模型落地难题
随着大语言模型（LLM）参数规模的不断增长，模型部署面临着显存占用高、推理速度慢、部署成本昂贵等挑战。LMDeploy作为一款专业的大模型压缩、部署和服务工具包，提供了多种量化技术来解决这些问题。本文将深入解析LMDeploy中的量化技术，重点对比两种主流量化方法：量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ），并通过实际案例展示如何在LMDeploy中应用这些技术。
量化技术概述：QAT与PTQ的核心原理
后训练量化（PTQ）
后训练量化（Post-Training Quantization）是在模型训练完成后对其进行量化的技术。该方法不需要重新训练模型，只需使用少量校准数据即可将模型权重从高精度（如FP16）转换为低精度（如INT4/INT8）。LMDeploy支持两种主要的PTQ技术：
- KV Cache量化：对模型推理过程中的键值缓存（KV Cache）进行量化，支持INT4和INT8两种精度。
- 权重仅量化（AWQ）：使用AWQ算法对模型权重进行4-bit量化，同时保持激活值为16-bit精度。
量化感知训练（QAT）
量化感知训练（Quantization-Aware Training）是在模型训练过程中模拟量化效应的技术。该方法需要对模型进行微调，使模型在训练过程中适应量化带来的精度损失。虽然LMDeploy目前的量化模块主要支持PTQ技术，但可以与其他训练框架结合实现QAT。
LMDeploy量化技术实践
KV Cache量化：在线动态量化方案
LMDeploy自v0.4.0版本起支持KV Cache的在线量化，采用per-head per-token的非对称量化方式。与传统的离线量化相比，在线量化具有以下优势：
- 不需要校准数据集
- 支持Volta架构及以上的所有NVIDIA显卡
- INT8量化精度几乎无损，INT4量化精度在可接受范围内
- 推理高效，吞吐量显著提升
KV Cache量化使用方法
通过设置quant_policy参数即可启用KV Cache量化：
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig
engine_config = TurbomindEngineConfig(quant_policy=8) # 8表示INT8量化，4表示INT4量化
pipe = pipeline("internlm/internlm2_5-7b-chat", backend_config=engine_config)
response = pipe(["Hi, pls intro yourself", "Shanghai is"])
print(response)
在推理服务中使用KV Cache量化：
lmdeploy serve api_server internlm/internlm2_5-7b-chat --quant-policy 8
详细技术文档：KV Cache量化
AWQ量化：高精度权重压缩方案
LMDeploy支持使用AWQ算法对模型权重进行4-bit量化。该方法通过激活感知权重量化，在保持较高精度的同时显著降低模型大小，提高推理速度。
AWQ量化使用方法
量化模型：
lmdeploy lite auto_awq internlm/internlm2_5-7b-chat --work-dir internlm2_5-7b-chat-4bit
加载量化后的模型进行推理：
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig
engine_config = TurbomindEngineConfig(model_format='awq')
pipe = pipeline("./internlm2_5-7b-chat-4bit", backend_config=engine_config)
response = pipe(["Hi, pls intro yourself", "Shanghai is"])
print(response)
启动量化模型的推理服务：
lmdeploy serve api_server ./internlm2_5-7b-chat-4bit --backend turbomind --model-format awq
详细技术文档：INT4模型量化和部署
QAT与PTQ技术对比分析
精度对比
LMDeploy使用OpenCompass对量化模型进行了全面评测，以下是部分评测结果：
| 模型 | 量化方式 | 数据集 | 精度指标 |
|---|---|---|---|
| llama2-7b-chat | FP16 | ceval | 28.42 |
| llama2-7b-chat | KV INT8 | ceval | 27.96 |
| llama2-7b-chat | KV INT4 | ceval | 27.58 |
| internlm2-chat-7b | FP16 | mmlu | 63.91 |
| internlm2-chat-7b | KV INT8 | mmlu | 64.00 |
| internlm2-chat-7b | KV INT4 | mmlu | 62.36 |
从结果可以看出，INT8 KV量化精度几乎与FP16相当，而INT4 KV量化精度略有损失但仍在可接受范围内。
性能对比
在NVIDIA GeForce RTX 4090上的性能测试结果：
| 模型 | 量化方式 | 吞吐量（RPS） | 相对提升 |
|---|---|---|---|
| llama2-7b-chat | FP16 | 14.98 | 1.0 |
| llama2-7b-chat | KV INT8 | 19.01 | 1.27 |
| llama2-7b-chat | KV INT4 | 20.81 | 1.39 |
| internlm2-chat-7b | FP16 | 24.13 | 1.0 |
| internlm2-chat-7b | KV INT8 | 25.28 | 1.05 |
| internlm2-chat-7b | KV INT4 | 25.80 | 1.07 |
INT4/INT8 KV量化可以显著提升模型吞吐量，其中INT4量化提升最为明显。
QAT与PTQ技术对比总结
| 特性 | QAT | PTQ（LMDeploy支持） |
|---|---|---|
| 实现复杂度 | 高 | 低 |
| 训练数据需求 | 大量 | 少量（校准集） |
| 量化耗时 | 长（需训练） | 短（分钟级） |
| 精度 | 高 | 较高（INT8接近FP16） |
| 部署难度 | 中 | 低 |
| 适用场景 | 对精度要求极高的场景 | 快速部署、资源受限场景 |
量化技术应用场景与最佳实践
场景选择建议
- 高性能推理服务：优先选择KV INT8量化，在几乎不损失精度的前提下提升吞吐量。
- 资源受限环境部署：选择AWQ 4-bit量化，显著降低模型大小和显存占用。
- 超长上下文推理：结合KV量化和长上下文技术，提升长文本处理能力。
量化模型性能优化技巧
- 合理设置量化精度：精度要求高的场景使用INT8，资源受限场景使用INT4。
- 结合模型并行：对于大模型，使用
tp参数进行张量并行，如TurbomindEngineConfig(tp=4)。 - 优化批处理大小：根据硬件条件调整批处理大小，平衡延迟和吞吐量。
总结与展望
LMDeploy提供了强大的量化技术支持，特别是KV Cache量化和AWQ权重量化，能够在保证模型精度的同时显著提升推理性能。对于大多数部署场景，PTQ技术已经能够满足需求，且具有实现简单、部署快速的优势。
未来，LMDeploy将进一步优化量化算法，探索QAT技术的集成，为用户提供更加全面的量化解决方案。同时，LMDeploy也在不断扩展对新硬件和新模型的支持，如多模态模型量化和昇腾芯片支持。
通过合理选择和应用量化技术，开发者可以大幅降低大模型部署的门槛和成本，推动大模型技术在更多实际场景中的应用落地。
官方量化文档：量化技术
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
