vllm 大模型量化微调推理使用： lora、gptq、awq

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分类专栏： 深度学习 大模型AI 文章标签： 人工智能 推理 大模型
于 2024-06-06 19:17:11 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42357472/article/details/139508092
本文介绍了大模型的量化微调和推理使用，涉及LORA模型的微调、AWQ及GPTQ量化模型的运行方式。在微调LORA模型时，可通过OPENAI接口指定–lora-modules qwen-lora来使用，并调整temperature参数以优化回答质量。实测发现，AWQ和GPTQ量化模型在4090 GPU上的运行速度分别为30 tokens/s左右，而未量化的模型可达到90 tokens/s。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

大模型微调、强化训练可以参考：

LLaMA-Factory
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42357472/article/details/139408979

1）微调lora模型推理

docker run  --gpus all  -v /ai/Qwen1.5-7B-Chat:/qwen
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vLLM专题（九）- 量化
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因此，在此模式下，延迟改进是有限的。FP8模型将在计算能力大于8.0的GPU（Ampere）上运行，作为仅权重的W8A16，利用FP8 Marlin。您的模型检查点，包含量化后的权重和激活值，应位于Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8/。然而，由于其较小的动态范围（±240.0），E4M3通常需要与每个量化张量一起使用更高精度（FP32）的缩放因子。然而，由于其较小的动态范围（±240.0），E4M3通常需要与每个量化张量一起使用更高精度（FP32）的缩放因子。
Ray Summit 2024 | 提升vLLM性能，量化技术引领模型压缩（上）
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量化通过使用更少的位数表示数字，从而将高精度值映射到低精度格式。例如，FP32或BF16格式可以映射到INT8或FP8等格式。在量化过程中，高精度范围内的连续值被压缩为更少的离散值。这种映射会带来一定的精度损失，但通过先进技术，我们可以最大限度地降低损失，并维持模型性能。在某些情况下，量化甚至可以作为一种正则化方法，略微提升模型性能并改善泛化能力。核心在于找到降低精度和保持模型能力之间的平衡点。
基于RTX 4090，LoRA 微调 LLaMA2-7B + vLLM 轻量部署全流程实战（含训练与推理部署）
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本文系统介绍了LoRA微调技术在大型语言模型(LLM)中的高效应用。文章首先分析了全参数微调面临的高成本、硬件要求、调优复杂度等现实难题，进而阐述了LoRA技术通过低秩适配仅调整少量参数的三大优势：训练速度快、显存占用低、效果接近全量微调。技术部分详细解析了LoRA原理(低秩矩阵分解)、vLLM推理加速(PagedAttention机制)及主流支持LoRA的开源模型(LLaMA/Qwen等)。实战环节以商品评论情感分析为例，展示了从数据预处理、LoRA配置(8秩矩阵)、4bit量化加载到模型训练评估
vLLM官方中文教程：用vllm实现所有的模型量化
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本文讲解了使用vLLM框架实现模型量化的所有方法
vllm加载多个Lora部署
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本文介绍了如何利用vLLM框架实现高效的大模型微调部署方案。通过只加载基座模型（Qwen2.5-72B-Instruct）并动态加载不同微调权重（LoRA适配器），显著降低了多模型部署的资源消耗。文章提供了Python实现代码，展示了如何创建聊天对话、加载基座模型、以及分别使用不同LoRA适配器进行文本生成的方法。这种方案支持在单一基座模型上切换多个微调版本（如v1/v2），同时保留原始模型生成能力，为大规模语言模型部署提供了灵活高效的解决方案。
基于 LlamaFactory 的 LoRA 微调模型支持 vllm 批量推理的实现
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本文介绍了如何通过 LlamaFactory 原生数据集，实现支持 LoRA 微调模型的 vllm 批量推理。提供了完整代码实现和配置示例，展示了使用 vllm 加速推理的方式。测试结果表明vllm推理代码提升了推理效率。
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首先使用 llama-factory 微调，得到微调后的 lora 权重；由于 vllm 并没有支持所有的模型；故通用的方式是 将 lora 权重和大模型融合成新的大模型，再由 vllm 推理；在使用 alpaca 样式的数据集微调时，llama-factory 框架在训练时，会自动在prompt 添加 template。所以，在微调大模型后，使用vllm推理时，也要给 vllm 传入 封装好的template。
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要在使用vllm serve命令时调用特定的 LoRA 模块（如lora1和lora2），您需要在启动服务器时通过参数指定每个 LoRA 模块的名称和路径。使用vllm serve命令启动服务器，并添加参数以启用 LoRA 支持。然后，使用参数指定每个 LoRA 模块的名称和路径。请将和替换为您的 LoRA 模块的实际路径。启动服务器后，您可以通过发送 API 请求来调用特定的 LoRA 模块。在请求中，您可以通过model参数指定要使用的 LoRA 模块。例如，如果您想要调用lora1。
VLLM-GPTQ：高效量化的大规模语言模型
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操作系统中的内存分页是一种用于管理和分配计算机内存的方法，主要应用于 Windows 和 Unix 等操作系统。它的基本思想是将内存分割成多个“页面”（Page），操作系统根据程序运行的需要将页面动态地加载到物理内存中，而不常用的页面则可以暂时存放到硬盘上的交换文件（Swap File）中。这种技术可以让内存使用更加高效，避免将所有程序的数据一次性加载到物理内存中，尤其是当系统资源有限时，这种机制可以显著提升系统的性能。
【大模型】部署lora微调后的LLM（以百川为例）
己亥孟陬
04-09 4271
首先，大模型是补全模型，也就是说，我们输入一句话，模型接着这句话往下续写，补全后文。我们需要一个特殊的prompt，使得模型可以意识到，它续写的时候需要按照对话这种情境来续写。不同的模型有不同的prompt，真正的问题是需要包裹在prompt里面的。当我们需要使用其他加速框架部署大模型时，需要自己完成这一步：要么在传入问题时直接传prompt格式的问题，或者框架有模板接口可以按照自定义模板在后台自动化完成这种格式转化。如果想要多人同时使用大模型，那么需要使用专门的大模型推理加速框架，比如vllm，tgi。
使用vLLM在一个基座模型上部署多个lora适配器
deephub
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使用LoRA适配器，可以将LLM专门化用于特定的任务或域。这些适配器需要加载在LLM之上进行推理。vLLM可以同时为多个适配器提供服务，而不会出现明显的延迟，从而允许无缝使用多个LoRA适配器。最后需要注意的是，如果你在使用bitsandbytes(即使用QLoRA)量化的模型之上对适配器进行微调，则在启动vLLM时需要使用bitsandbytes量化模型。理论上，vLLM在量化模型之上支持bitsandbytes和加载适配器。
名词解释：vllm，大模型量化；以及如何在vllm实现大模型量化
xiezhipu的博客
03-02 1765
显存受限：如单卡部署70B模型时，W4A16量化可将显存需求从280GB降至80GB低延迟响应：对话系统首token延迟降低40%（实测Llama2-13B）长上下文处理：FP8 KV Cache使32k上下文显存占用减少37%未来随着FP6量化标准的普及和稀疏量化技术的发展，大模型推理效率还将持续提升。开发者需根据业务需求，在模型质量、推理速度、硬件成本之间找到最佳平衡点。
vllm在线推理踩坑记
smalllongonline的专栏
07-04 6950
vllm部署Qwen2.0进行在线推理
探索vLLM-GPTQ：为Qwen大型语言模型量身打造的高性能推断引擎
gitblog_00045的博客
06-26 856
???? 探索vLLM-GPTQ：为Qwen大型语言模型量身打造的高性能推断引擎 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vll/vllm-gptq ✨ 项目介绍 欢迎来到vLLM-GPTQ的世界，这是一款专门为阿里云Qwen系列大型语言模型设计的分支库，旨在优化其GPTQ量化推理的效率与性能。作为原版vLLM（版本0.2.2）的增强版本，vLLM-GPTQ通过引入int...
【大模型】使用Vllm加载AWQ量化模型
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【代码】【大模型】使用Vllm加载AWQ量化模型。
【微调权重问题：如果您使用的是LoRA微调后的模型（如引用[2]所述），权重合并时可能出现形状不匹配】但是那么微调后的量化模型就不用再用vllm部署了？
最新发布
08-01
<think>我们正在讨论LoRA微调后的模型在vLLM部署时出现权重形状不匹配的问题。根据用户提供的引用和问题，我们可以总结如下： - 用户使用LoRA微调了一个3B模型，微调前模型为5G（FP16），微调后导出的模型只有2G。这是因为LoRA只更新了低秩矩阵，存储的是这些较小的矩阵，因此模型体积变小了[^1]。 - 用户尝试使用vLLM部署微调后的模型（可能是合并后的模型）时，遇到了权重形状不匹配的AssertionError。 问题：**LoRA微调后的量化模型权重合并时出现形状不匹配错误，是否不能使用vLLM部署？** ### 回答 不是不能使用vLLM部署，但需要确保正确合并LoRA权重并保存为完整的模型格式。vLLM要求加载的模型必须具有与原始模型相同的结构（即每一层的权重形状必须一致）。出现形状不匹配错误通常是因为合并后的模型权重与vLLM期望的形状不一致。以下是可能的原因和解决方案： #### 1. **LoRA权重合并不正确** - **问题**：在合并LoRA权重时，如果操作不正确（例如，没有正确地将LoRA权重加到基础模型的权重上），会导致最终模型的权重形状与基础模型不同。 - **解决方案**：使用正确的方法合并LoRA权重。推荐使用`peft`库的`merge_and_unload()`方法： ```python from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B") peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "/path/to/lora/checkpoint") merged_model = peft_model.merge_and_unload() # 合并权重 merged_model.save_pretrained("/path/to/merged_model") ``` 这样保存的模型将是一个完整的Transformer模型，其权重形状与基础模型一致。 #### 2. **量化导致的权重形状变化** - **问题**：如果对合并后的模型进行了量化（如将FP16量化为INT4），则权重的形状（如维度）可能不会改变，但数据类型和存储方式会改变。然而，vLLM在加载模型时，要求权重的数据类型和形状与模型配置匹配。 - **解决方案**： - 如果使用vLLM部署量化模型，确保使用vLLM支持的量化方式（如AWQ、GPTQ）。例如，使用`--quantization awq`参数。 - 注意：如果合并后的模型已经进行了自定义量化（非vLLM支持的格式），则vLLM可能无法直接加载。建议先保存为FP16模型，然后让vLLM在加载时进行量化（如果支持）。 #### 3. **vLLM模型加载参数设置** - 在vLLM加载合并后的模型时，确保指定正确的参数： - `--model`: 指向合并后的模型目录。 - `--dtype`: 指定与模型权重一致的数据类型（如`--dtype bfloat16`或`--dtype float16`）。如果模型是量化后的，则需使用对应的量化参数。 - 示例命令： ```bash vllm serve --model /path/to/merged_model --dtype float16 ``` #### 4. **vLLM版本兼容性** - 确保使用的vLLM版本支持您的模型（如Qwen3-0.6B）。如果不支持，可能需要升级vLLM或使用其他部署方式（如Hugging Face TGI）。 - 升级vLLM：`pip install -U vllm` #### 5. **验证模型权重** - 在合并和保存模型后，使用以下代码验证模型权重是否加载正确（不通过vLLM）： ```python from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("/path/to/merged_model") # 如果没有报错，说明模型权重正确 ``` ### 结论 LoRA微调后的模型可以通过正确合并权重并保存为完整模型格式来使用vLLM部署。关键步骤是： 1. 使用`merge_and_unload()`正确合并LoRA权重。 2. 保存合并后的模型为标准的Transformer格式（包含`config.json`和`pytorch_model.bin`或`safetensors`）。 3. 使用vLLM加载时，确保参数（如`--dtype`）与模型匹配。 如果仍然遇到形状不匹配错误，请检查： - 合并后的模型权重形状是否与原始基础模型一致（例如，每一层的维度是否相同）。 - vLLM的日志中报错的具体层，对比该层在基础模型和合并模型中的权重形状。 引用说明： - 引用[1]解释了LoRA微调后模型体积变小的原因（只存储低秩矩阵）[^1]。 - 引用[2]提到LoRA微调的高效性，但未直接解决部署问题[^2]。 §§相关问题§§ 1. 如何验证LoRA合并后模型的权重是否正确？ 2. vLLM支持哪些量化方式的模型部署？ 3. 除了vLLM，还有哪些高性能推理引擎可以部署LoRA微调后的模型？</think>### LoRA微调后量化模型权重合并问题解析 根据您的引用和问题描述，LoRA微调后模型体积变小（5G→2G）是正常现象，但部署到vLLM时出现权重形状不匹配错误。这**不是**vLLM无法部署量化模型的限制，而是权重合并过程中的技术问题。以下是具体分析和解决方案： #### 问题根源：权重合并不兼容 1. **LoRA微调机制**： - LoRA通过低秩分解矩阵$A \in \mathbb{R}^{r \times k}$和$B \in \mathbb{R}^{d \times r}$（其中$r \ll d$）更新权重$W \rightarrow W + BA$[^1] - 微调后保存的只有小矩阵$A,B$（约占总参数0.1%），导致模型体积大幅减小 ```mermaid graph LR A[原始权重W] --> B[LoRA分解] B --> C[低秩矩阵A] B --> D[低秩矩阵B] C & D --> E[微调后模型] ``` 2. **vLLM加载失败原因**： - 直接使用LoRA检查点（含$A,B$矩阵）时，vLLM期望加载完整权重$W$而非分解矩阵 - 合并操作未正确重建原始权重形状： - 预期形状：$W \in \mathbb{R}^{d \times k}$ - 实际提供：$A \in \mathbb{R}^{r \times k}$ 或 $B \in \mathbb{R}^{d \times r}$ → 触发`AssertionError: param_data.shape == loaded_weight.shape` #### 解决方案：正确合并权重 1. **标准合并流程**（必须执行）： ```python from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM # 加载基础模型 base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B") # 加载LoRA适配器并合并 model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "./lora_checkpoint") merged_model = model.merge_and_unload() # 关键步骤：重建完整权重 # 保存完整模型 merged_model.save_pretrained("./merged_model", safe_serialization=True) ``` 2. **vLLM部署命令修正**： ```bash vllm serve ./merged_model \ --dtype bfloat16 \ --quantization none # 确保未启用额外量化 ``` 3. **特殊场景处理**： - **若需部署量化模型**：先合并LoRA再独立量化 ```python # 合并后使用AWQ量化 from awq import AutoAWQForCausalLM quantizer = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained("./merged_model") quantizer.quantize(save_dir="./quant_model", bits=4) ``` 部署时指定量化参数： ```bash vllm serve ./quant_model --quantization awq ``` #### 关键验证步骤 1. **检查权重形状一致性**： ```python import torch original = torch.load("Qwen/Qwen3-0.6B/pytorch_model.bin") merged = torch.load("./merged_model/pytorch_model.bin") for k in original.keys(): assert original[k].shape == merged[k].shape # 必须全部通过 ``` 2. **vLLM兼容性确认**： - Qwen3-0.6B已在vLLM v0.4+原生支持 - 确认vLLM版本：`pip show vllm | grep Version` > 引用说明：LoRA的轻量化特性使微调后模型体积显著减小[^1]，但正确合并权重是部署前提。若跳过`merge_and_unload()`直接部署，必然导致形状不匹配[^2]。
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