书生·浦语2.0(InternLM2)大模型实战--Day03 LMDeploy量化部署 | LLMVLM实战

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  • 课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1tr421x75B/
  • 课程文档：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/lmdeploy/README.md
  • 课程作业：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/lmdeploy/homework.md
  • 平台：InternLM-studio

1.LMDeploy环境部署

1.1 InternStudio创建conda环境

InternStudio开发机创建conda环境（推荐）
由于环境依赖项存在torch，下载过程可能比较缓慢。InternStudio上提供了快速创建conda环境的方法。打开命令行终端，创建一个名为lmdeploy的环境：

studio-conda -t lmdeploy -o pytorch-2.1.2
环境创建成功后，提示如下：
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1.2 本地环境创建conda环境

注意，如果你在上一步已经在InternStudio开发机上创建了conda环境，这一步就没必要执行了。

详情
打开命令行终端，让我们来创建一个名为lmdeploy的conda环境，python版本为3.10。

conda create -n lmdeploy -y python=3.10
环境创建成功后，提示如下：
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1.3 安装LMDeploy

接下来，激活刚刚创建的虚拟环境。安装0.3.0版本的lmdeploy。

conda activate lmdeploy
pip install lmdeploy[all]==0.3.0

等待安装结束就OK了！

2 LMDeploy模型对话(chat)

2.1 Huggingface与TurboMind

HuggingFace

HuggingFace是一个高速发展的社区，包括Meta、Google、Microsoft、Amazon在内的超过5000家组织机构在为HuggingFace开源社区贡献代码、数据集和模型。可以认为是一个针对深度学习模型和数据集的在线托管社区，如果你有数据集或者模型想对外分享，网盘又不太方便，就不妨托管在HuggingFace。

托管在HuggingFace社区的模型通常采用HuggingFace格式存储，简写为HF格式。

但是HuggingFace社区的服务器在国外，国内访问不太方便。国内可以使用阿里巴巴的MindScope社区，或者上海AI Lab搭建的OpenXLab社区，上面托管的模型也通常采用HF格式。

TurboMind

TurboMind是LMDeploy团队开发的一款关于LLM推理的高效推理引擎，它的主要功能包括：LLaMa
结构模型的支持，continuous batch 推理模式和可扩展的 KV 缓存管理器。

TurboMind推理引擎仅支持推理TurboMind格式的模型。因此，TurboMind在推理HF格式的模型时，会首先自动将HF格式模型转换为TurboMind格式的模型。该过程在新版本的LMDeploy中是自动进行的，无需用户操作。

几个容易迷惑的点：

  • TurboMind与LMDeploy的关系：LMDeploy是涵盖了LLM
    任务全套轻量化、部署和服务解决方案的集成功能包，TurboMind是LMDeploy的一个推理引擎，是一个子模块。LMDeploy也可以使用pytorch作为推理引擎。
  • TurboMind与TurboMind模型的关系：TurboMind是推理引擎的名字，TurboMind模型是一种模型存储格式

，TurboMind引擎只能推理TurboMind格式的模型。

2.2 下载模型

本次实战营已经在开发机的共享目录中准备好了常用的预训练模型，可以运行如下命令查看：

ls /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/

显示如下，每一个文件夹都对应一个预训练模型。
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以InternLM2-Chat-1.8B模型为例，从官方仓库下载模型。
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我换一个问题
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额额，过于离谱。。

以命令行方式与模型对话
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3.LMDeploy模型量化(Lite)

本部分内容主要介绍如何对模型进行量化。主要包括 KV8量化和W4A16量化。总的来说，量化是一种以参数或计算中间结果精度下降换空间节省（以及同时带来的性能提升）的策略。

正式介绍 LMDeploy 量化方案前，需要先介绍两个概念：

  • 计算密集（compute-bound）: 指推理过程中，绝大部分时间消耗在数值计算上；针对计算密集型场景，可以通过使用更快的硬件计算单元来提升计算速。
  • 访存密集（memory-bound）: 指推理过程中，绝大部分时间消耗在数据读取上针对访存密集型场景，一般通过减少访存次数、提高计算访存比或降低访存量来优化。

常见的 LLM 模型由于 Decoder Only 架构的特性，实际推理时大多数的时间都消耗在了逐 Token 生成阶段（Decoding 阶段），是典型的访存密集型场景。

那么，如何优化 LLM 模型推理中的访存密集问题呢？ 我们可以使用KV8量化和W4A16量化。

  • KV8量化是指将逐 Token（Decoding）生成过程中的上下文 K 和 V 中间结果进行 INT8 量化（计算时再反量化），以降低生成过程中的显存占用。
  • W4A16 量化，将 FP16 的模型权重量化为 INT4，Kernel 计算时，访存量直接降为 FP16 模型的 1/4，大幅降低了访存成本。Weight Only 是指仅量化权重，数值计算依然采用 FP16（需要将 INT4 权重反量化）。

3.1 设置最大KV Cache缓存大小

KV Cache是一种缓存技术，通过存储键值对的形式来复用计算结果，以达到提高性能和降低内存消耗的目的。在大规模训练和推理中，KV Cache可以显著减少重复计算量，从而提升模型的推理速度。理想情况下，KV Cache全部存储于显存，以加快访存速度。当显存空间不足时，也可以将KV Cache放在内存，通过缓存管理器控制将当前需要使用的数据放入显存。

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。LMDeploy的KV Cache管理器可以通过设置--cache-max-entry-count参数，控制KV缓存占用剩余显存的最大比例。（默认的比例为0.8）

设置不同比例，运行对话，查看右上角资源监视器中的显存占用情况

# 首先保持不加该参数（默认0.8），运行1.8B模型。
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b# 改变--cache-max-entry-count参数，设为0.5。
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b --cache-max-entry-count 0.5# 把--cache-max-entry-count参数设置为0.01，约等于禁止KV Cache占用显存。
lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b --cache-max-entry-count 0.01

显存占用分别为7816M 、6660M 、 4904M
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显然，该参数可以降低缓存，但代价是降低模型推理速度。

3.2 使用W4A16量化

LMDeploy使用AWQ算法，实现模型4bit权重量化。推理引擎TurboMind提供了非常高效的4bit推理cuda kernel，性能是FP16的2.4倍以上。它支持以下NVIDIA显卡：

  • 图灵架构（sm75）：20系列、T4
  • 安培架构（sm80,sm86）：30系列、A10、A16、A30、A100
  • Ada Lovelace架构（sm90）：40 系列

运行前，首先安装一个依赖库。

pip install einops==0.7.0

仅需执行一条命令，就可以完成模型量化工作。

lmdeploy lite auto_awq \/root/internlm2-chat-1_8b \--calib-dataset 'ptb' \--calib-samples 128 \--calib-seqlen 1024 \--w-bits 4 \--w-group-size 128 \--work-dir /root/internlm2-chat-1_8b-4bit

运行时间较长，请耐心等待。量化工作结束后，新的HF模型被保存到internlm2-chat-1_8b-4bit目录。（请记住这个目录，后面改成量W4A16时需要用到）

为了更加明显体会到W4A16的作用，我们将KV Cache比例再次调为0.01，查看显存占用情况。

lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b-4bit --model-format awq --cache-max-entry-count 0.01

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可以看到，显存占用变为2436MB，明显降低。

进阶作业
1.设置KV Cache最大占用比例为0.4，开启W4A16量化，以命令行方式与模型对话。
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4.LMDeploy服务(serve)

在第二章和第三章，我们都是在本地直接推理大模型，这种方式成为本地部署。在生产环境下，我们有时会将大模型封装为API接口服务，供客户端访问。

我们来看下面一张架构图：
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我们把从架构上把整个服务流程分成下面几个模块。

  • 模型推理/服务。主要提供模型本身的推理，一般来说可以和具体业务解耦，专注模型推理本身性能的优化。可以以模块、API等多种方式提供。 API
  • Server。中间协议层，把后端推理/服务通过HTTP，gRPC或其他形式的接口，供前端调用。
  • Client。可以理解为前端，与用户交互的地方。通过通过网页端/命令行去调用API接口，获取模

型推理/服务。
值得说明的是，以上的划分是一个相对完整的模型，但在实际中这并不是绝对的。比如可以把“模型推理”和“API Server”合并，有的甚至是三个流程打包在一起提供服务。

4.1 启动API服务器

通过以下命令启动API服务器，推理internlm2-chat-1_8b模型：

lmdeploy serve api_server \/root/internlm2-chat-1_8b \--model-format hf \--quant-policy 0 \--server-name 0.0.0.0 \--server-port 23333 \--tp 1

其中，model-format、quant-policy这些参数是与第三章中量化推理模型一致的；server-name和server-port表示API服务器的服务IP与服务端口；tp参数表示并行数量（GPU数量）。

通过运行以上指令，我们成功启动了API服务器，请勿关闭该窗口，后面我们要新建客户端连接该服务。

可以通过运行一下指令，查看更多参数及使用方法：

lmdeploy serve api_server -h

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也可以直接打开http://{host}:23333查看接口的具体使用说明，如下图所示。
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4.2 命令行客户端连接API服务器

在“4.1”中，我们在终端里新开了一个API服务器。

本节中，我们要新建一个命令行客户端去连接API服务器。首先通过VS Code新建一个终端：
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激活conda环境。
运行命令行客户端：

lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

运行后，可以通过命令行窗口直接与模型对话：
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现在使用的架构是这样的：
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4.3 网页客户端连接API服务器

关闭刚刚的VSCode终端，但服务器端的终端不要关闭。

新建一个VSCode终端，激活conda环境。
使用Gradio作为前端，启动网页客户端。

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

注意，这一步由于Server在远程服务器上，所以本地需要做一下ssh转发才能直接访问。在你本地打开一个cmd窗口，输入命令如下：

ssh -CNg -L 23333:127.0.0.1:23333 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh端口号>

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然后打开浏览器，访问http://127.0.0.1:23333。
然后就可以与模型进行对话了！
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现在使用的架构是这样的：
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进阶作业
2.以API Server方式启动 lmdeploy，开启 W4A16量化，调整KV Cache的占用比例为0.4，分别使用命令行客户端与Gradio网页客户端与模型对话。

【步骤1】以API Server方式启动 lmdeploy，开启 W4A16量化，调整KV Cache的占用比例为0.4，有三处要改哈！

  • 模型路径：原/root/internlm2-chat-1_8b，改为/root/internlm2-chat-1_8b-4bit
  • 模型格式model-format：原hf，改为awq
  • 加KV Cache比例参数：指定cache-max-entry-count 0.4

代码如下，

lmdeploy serve api_server \/root/internlm2-chat-1_8b-4bit \--model-format awq \--cache-max-entry-count 0.4 \--quant-policy 0 \--server-name 0.0.0.0 \--server-port 23333 \--tp 1

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【步骤2】使用命令行客户端与模型对话
启动后，同 章节4.2 的操作，运行起命令行客户端即可
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【步骤3】使用Gradio网页客户端与模型对话
启动后，同 章节4.3 的操作，运行起Gradio网页客户端即可
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5.Python代码集成

在开发项目时，有时我们需要将大模型推理集成到Python代码里面。

5.1 Python代码集成运行1.8B模型

新建pipeline.py，填入以下内容。

from lmdeploy import pipelinepipe = pipeline('/root/internlm2-chat-1_8b')
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', '上海是'])
print(response)

代码解读：
第1行，引入lmdeploy的pipeline模块
第3行，从目录“./internlm2-chat-1_8b”加载HF模型
第4行，运行pipeline，这里采用了批处理的方式，用一个列表包含两个输入，lmdeploy同时推理两个输入，产生两个输出结果，结果返回给response
第5行，输出response

保存后运行代码文件：

python /root/pipeline.py

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5.2 向TurboMind后端传递参数

在第3章，我们通过向lmdeploy传递附加参数，实现模型的量化推理，及设置KV Cache最大占用比例。在Python代码中，可以通过创建TurbomindEngineConfig，向lmdeploy传递参数。

以设置KV Cache占用比例为例，新建python文件pipeline_kv.py，填入如下内容：

from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig# 调低 k/v cache内存占比调整为总显存的 20%
backend_config = TurbomindEngineConfig(cache_max_entry_count=0.2)pipe = pipeline('/root/internlm2-chat-1_8b',backend_config=backend_config)
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', '上海是'])
print(response)

运行python代码：

python /root/pipeline_kv.py

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进阶作业
3.使用W4A16量化，调整KV Cache的占用比例为0.4，使用Python代码集成的方式运行internlm2-chat-1.8b模型。

新建pipeline_kv2.py，修改红框中的3处位置

from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig# 使用W4A16量化
# 调低 k/v cache内存占比调整为总显存的 40%
backend_config = TurbomindEngineConfig(model_format='awq',cache_max_entry_count=0.4)# 修改模型位置
pipe = pipeline('/root/internlm2-chat-1_8b-4bit',backend_config=backend_config)
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', '上海是'])
print(response)

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6.拓展部分

6.1 使用LMDeploy运行视觉多模态大模型llava

最新版本的LMDeploy支持了llava多模态模型。运行本pipeline最低需要30%的InternStudio开发机

安装llava依赖库

conda activate lmdeploypip install git+https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git@4e2277a060da264c4f21b364c867cc622c945874

新建一个python文件pipeline_llava.py，填入内容如下：

from lmdeploy.vl import load_image
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfigbackend_config = TurbomindEngineConfig(session_len=8192) # 图片分辨率较高时请调高session_len
# pipe = pipeline('liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config) 非开发机运行此命令
pipe = pipeline('/share/new_models/liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config)image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/tests/data/tiger.jpeg')
response = pipe(('describe this image', image))
print(response)

代码解读：

第1行引入了lmdeploy的pipeline模块，第2行引入用于载入图片的load_image函数
第5行创建了pipeline实例
第7行从github下载了一张关于老虎的图片，如下：
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第8行运行pipeline，输入提示词“describe this image”，和图片，结果返回至response
第9行输出response

运行pipeline

python /root/pipeline_llava.py

在这里插入图片描述

我的回答的翻译是：这是一张老虎趴在草地上的彩色照片。老虎正对着镜头，眼睛睁得大大的，目光直视前方。它的头部突出，有深色的竖条纹，皮毛是典型的橙色和黑色混合色。老虎的耳朵竖起，嘴微微张开，给人一种轻松而又警惕的感觉。背景是模糊的，暗示着绿树成荫的自然环境。图片上没有明显的文字或特殊标志

我们也可以通过Gradio来运行llava模型。新建python文件gradio_llava.py，填入以下内容：

import gradio as gr
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfigbackend_config = TurbomindEngineConfig(session_len=8192) # 图片分辨率较高时请调高session_len
# pipe = pipeline('liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config) 非开发机运行此命令
pipe = pipeline('/share/new_models/liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b', backend_config=backend_config)def model(image, text):if image is None:return [(text, "请上传一张图片。")]else:response = pipe((text, image)).textreturn [(text, response)]demo = gr.Interface(fn=model, inputs=[gr.Image(type="pil"), gr.Textbox()], outputs=gr.Chatbot())
demo.launch()

运行python程序。

python /root/gradio_llava.py

通过ssh转发一下7860端口。

ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh端口>

通过浏览器访问 http://127.0.0.1:7860。

然后就可以使用啦~
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进阶作业
4.使用 LMDeploy 运行视觉多模态大模型 llava gradio demo
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

6.2 使用LMDeploy运行第三方大模型

LMDeploy不仅支持运行InternLM系列大模型，还支持其他第三方大模型。支持的模型列表如下：
在这里插入图片描述
可以从Modelscope，OpenXLab下载相应的HF模型，下载好HF模型，下面的步骤就和使用LMDeploy运行InternLM2一样啦~

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