LMDeploy 量化部署实战-优快云博客

1. 环境安装

conda create -n lmdeploy  python=3.10 -y
conda activate lmdeploy
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
pip install timm==1.0.8 openai==1.40.3 lmdeploy[all]==0.5.3

pip install datasets==2.19.2

2.对internLm1.8b进行量化

lmdeploy lite auto_awq \
   /root/models/internlm2_5-1_8b-chat \
  --calib-dataset 'ptb' \
  --calib-samples 128 \
  --calib-seqlen 2048 \
  --w-bits 4 \
  --w-group-size 128 \
  --batch-size 1 \
  --search-scale False \
  --work-dir /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit

量化结果（1.8B大概45分钟结束）

2.启用KVcache并部署量化后模型服务

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_server \
    /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit \
    --model-format awq \
    --quant-policy 4 \
    --cache-max-entry-count 0.4\
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 23333 \
    --tp 1

服务启动后显存占用情况

命令行交互

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

gradio本地交互

lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 6006