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第三期书生大模型实战营进阶岛第3关LMDeploy 量化部署进阶实践

news 来源：原创 2024/9/18 17:45:39

环境准备

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

为方便文件管理，我们需要一个存放模型的目录，本教程统一放置在/root/models/目录。

运行以下命令，创建文件夹并设置开发机共享目录的软链接。

mkdir /root/models
ln -s /root/share/new_models//Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat /root/models
ln -s /root/share/new_models/OpenGVLab/InternVL2-26B /root/models

此时，我们可以看到/root/models中会出现internlm2_5-7b-chat和InternVL2-26B文件夹。
LMDeploy验证启动模型文件
在量化工作正式开始前，我们还需要验证一下获取的模型文件能否正常工作，以免竹篮打水一场空。

让我们进入创建好的conda环境并启动InternLM2_5-7b-chat！

conda activate lmdeploy
lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat

在这里插入图片描述
显存占用情况

   那么这是为什么呢？由上文可知InternLM2.5    7B模型为bf16，LMDpeloy推理精度为bf16的7B模型权重需要占用14GB显存；如下图所示，lmdeploy默认设置cache-max-entry-count为0.8，即kv    cache占用剩余显存的80%；此时对于24GB的显卡，即30%A100，权重占用14GB显存，剩余显存24-14=10GB，因此kvcache占用10GB*0.8=8GB，加上原来的权重14GB，总共占用14+8=22GB。而对于40GB的显卡，即50%A100，权重占用14GB，剩余显存40-14=26GB，因此kvcache占用26GB*0.8=20.8GB，加上原来的权重14GB，总共占用34.8GB。实际加载模型后，其他项也会占用部分显存，因此剩余显存比理论偏低，实际占用会略高于22GB和34.8GB

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LMDeploy API部署InternLM2.5

启动API服务器

首先让我们进入创建好的conda环境，并通下命令启动API服务器，部署InternLM2.5模型：

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_server \/root/puyu/8/models/internlm2_5-7b-chat \--model-format hf \--quant-policy 0 \--server-name 0.0.0.0 \--server-port 23333 \--tp 1

	 命令解释：lmdeploy serve api_server：这个命令用于启动API服务器。/root/models/internlm2_5-7b-chat：这是模型的路径。--model-format hf：这个参数指定了模型的格式。hf代表“Hugging Face”格式。--quant-policy 0：这个参数指定了量化策略。--server-name 0.0.0.0：这个参数指定了服务器的名称。在这里，0.0.0.0是一个特殊的IP地址，它表示所有网络接口。--server-port 23333：这个参数指定了服务器的端口号。在这里，23333是服务器将监听的端口号。--tp 1：这个参数表示并行数量（GPU数量）。

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这一步由于部署在远程服务器上，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或powershell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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以命令行形式连接API服务器

lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

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以Gradio网页形式连接API服务器

保持第一个终端不动，在新建终端中输入exit退出。

输入以下命令，使用Gradio作为前端，启动网页

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

在这里插入图片描述

LMDeploy Lite

随着模型变得越来越大，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。LMDeploy 提供了权重量化和 k/v cache两种策略。

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。

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。

首先我们先来回顾一下InternLM2.5正常运行时占用显存。
在这里插入图片描述
那么试一试执行以下命令，再来观看占用显存情况。

lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat --cache-max-entry-count 0.4

观测显存占用情况，可以看到减少了约25GB的显存
在这里插入图片描述
1、在 BF16 精度下，7B模型权重占用14GB：70×10^9 parameters×2 Bytes/parameter=14GB
2、kv cache占用54.8GB：剩余显存82-14=68GB，kv cache默认占用80%，即680.8=54.8GB
对于修改kv cache占用之后的显存占用情况
1、在 BF16 精度下，7B模型权重占用14GB：70×10^9 parameters×2 Bytes/parameter=14GB
2、kv cache占用54.8GB：剩余显存82-14=68GB，kv cache默认占用40%，即680.4=27.2GB

设置在线 kv cache int4/int8 量化

自 v0.4.0 起，LMDeploy 支持在线 kv cache int4/int8 量化，量化方式为 per-head per-token 的非对称量化。此外，通过 LMDeploy 应用 kv 量化非常简单，只需要设定 quant_policy 和cache-max-entry-count参数。目前，LMDeploy 规定 qant_policy=4 表示 kv int4 量化，quant_policy=8 表示 kv int8 量化。

lmdeploy serve api_server \/root/models/internlm2_5-7b-chat \--model-format hf \--quant-policy 4 \--cache-max-entry-count 0.4\--server-name 0.0.0.0 \--server-port 23333 \--tp 1

在这里插入图片描述

W4A16 模型量化和部署

准确说，模型量化是一种优化技术，旨在减少机器学习模型的大小并提高其推理速度。量化通过将模型的权重和激活从高精度（如16位浮点数）转换为低精度（如8位整数、4位整数、甚至二值网络）来实现。

那么标题中的W4A16又是什么意思呢？

W4：这通常表示权重量化为4位整数（int4）。这意味着模型中的权重参数将从它们原始的浮点表示（例如FP32、BF16或FP16，Internlm2.5精度为BF16）转换为4位的整数表示。这样做可以显著减少模型的大小。
A16：这表示激活（或输入/输出）仍然保持在16位浮点数（例如FP16或BF16）。激活是在神经网络中传播的数据，通常在每层运算之后产生。
因此，W4A16的量化配置意味着：
权重被量化为4位整数。
激活保持为16位浮点数。

lmdeploy lite auto_awq \/root/puyu/8/models/internlm2_5-7b-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/puyu/8/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit

	命令解释：lmdeploy lite auto_awq: lite这是LMDeploy的命令，用于启动量化过程，而auto_awq代表自动权重量化（auto-weight-quantization）。/root/models/internlm2_5-7b-chat: 模型文件的路径。--calib-dataset 'ptb': 这个参数指定了一个校准数据集，这里使用的是’ptb’（Penn Treebank，一个常用的语言模型数据集）。--calib-samples 128: 这指定了用于校准的样本数量—128个样本--calib-seqlen 2048: 这指定了校准过程中使用的序列长度—1024--w-bits 4: 这表示权重（weights）的位数将被量化为4位。--work-dir /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit: 这是工作目录的路径，用于存储量化后的模型和中间结果。

在这里插入图片描述

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那么显存占用情况对比呢？输入以下指令启动量化后的模型。

lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit/ --model-format awq

LMDeploy与InternVL2

本次实践选用InternVL2-26B进行演示，其实就根本来说作为一款VLM和上述的InternLM2.5在操作上并无本质区别，仅是多出了"图片输入"这一额外步骤，但作为量化部署进阶实践，选用InternVL2-26B目的是带领大家体验一下LMDeploy的量化部署可以做到何种程度。

LMDeploy Lite

InternVL2-26B需要约70+GB显存，但是为了让我们能够在30%A100上运行，需要先进行量化操作，这也是量化本身的意义所在——即降低模型部署成本。

conda activate lmdeploy
lmdeploy lite auto_awq \/root/puyu/8/models/InternVL2-26B \--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/puyu/8/models/InternVL2-26B-w4a16-4bit

LMDeploy之FastAPI与Function call

API开发

与之前一样，让我们进入创建好的conda环境并输入指令启动API服务器。

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

让我们使用一个简单的例子作为演示。输入如下指令，新建internlm2_5_func.py。

touch /root/internlm2_5_.py

双击打开，并将以下内容复制粘贴进internlm2_5_func.py

# 导入openai模块中的OpenAI类，这个类用于与OpenAI API进行交互
from openai import OpenAI# 创建一个OpenAI的客户端实例，需要传入API密钥和API的基础URL
client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY',  # 替换为你的OpenAI API密钥，由于我们使用的本地API，无需密钥，任意填写即可base_url="http://0.0.0.0:23333/v1"  # 指定API的基础URL，这里使用了本地地址和端口
)# 调用client.models.list()方法获取所有可用的模型，并选择第一个模型的ID
# models.list()返回一个模型列表，每个模型都有一个id属性
model_name = client.models.list().data[0].id# 使用client.chat.completions.create()方法创建一个聊天补全请求
# 这个方法需要传入多个参数来指定请求的细节
response = client.chat.completions.create(model=model_name,  # 指定要使用的模型IDmessages=[  # 定义消息列表，列表中的每个字典代表一个消息{"role": "system", "content": "你是一个友好的小助手，负责解决问题."},  # 系统消息，定义助手的行为{"role": "user", "content": "帮我讲述一个关于狐狸和西瓜的小故事"},  # 用户消息，询问时间管理的建议],temperature=0.8,  # 控制生成文本的随机性，值越高生成的文本越随机top_p=0.8  # 控制生成文本的多样性，值越高生成的文本越多样
)# 打印出API的响应结果
print(response.choices[0].message.content)

Function call

关于Function call，即函数调用功能，它允许开发者在调用模型时，详细说明函数的作用，并使模型能够智能地根据用户的提问来输入参数并执行函数。完成调用后，模型会将函数的输出结果作为回答用户问题的依据。
让我们使用一个简单的例子作为演示。输入如下指令，新建internlm2_5_func.py。