大模型部署背景

模型部署

• 将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果
• 为了满足性能和效率的需求，常常需要对模型进行优化，如模型压缩和硬件加速
• 云端、边缘计算端、移动端部署
• 计算设备为CPU、GPU、NPU、TPU等

大模型的特点

• 内存开销巨大
  • 参数量巨大
  • 回归生成token，需要缓存Attention的k/v，带来巨大的内存消耗
• 动态shape，输入输出都是动态的
• 相对视觉模型，LLM结构简单

大模型部署的挑战

• 设备
  • 如何应对巨大的存储问题？低存储设备如何部署？
• 推理
  • 如何加速token的生成速度
  • 如何解决动态shape，让推理可以不间断
  • 如何有效管理和利用内存
• 服务
  • 如何提升系统整体的吞吐量
  • 对于个体用户，如何降低响应时间

大模型部署方案

• 技术点
  • 模型并行
  • 低比特量化
  • Page Attention
  • transformer 计算和访存优化
  • Continuous Batch
  • …
• 方案
• huggingface transformers
• 专门推理加速框架
  • 云端
    • imdeploy
    • vllm
    • tensorrt-llm
    • deepspeed
  • 移动端
    • llama.cpp
    • mlc-llm

LMDeploy简介

• 高效推理引擎，持续批量处理技巧，深度优化的低比特计算kernel，模型并行，高效的k/v缓存机制
• 完备易用的工具链，量化、推理、服务全流程，无缝对接OpenCompass评测推理精度，与OpenAI接口高度兼容