复现五 LMDeploy 的量化和部署

0基础知识

一步一步跟着教程复现第五：LMDeploy 的量化和部署

复现一：

轻松玩转书生·浦语大模型internlm-demo 配置验证过程_ssh -cng -l 7860:127.0.0.1:6006 [email protected]博客文章浏览阅读827次，点赞17次，收藏24次。InternLM-chat-7B InternLM 模型_ssh -cng -l 7860:127.0.0.1:6006 [email protected] -p 35205https://blog.csdn.net/cq99312254/article/details/135625924?spm=1001.2014.3001.5501

 复现二：Lagent智能题调用Demo-CSDN博客

              浦语·灵笔图文理解创作 Demo-CSDN博客

复现三：  基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库-CSDN博客

复现四： XTuner复现-CSDN博客

                 XTuner InternLM-Chat 个人小助手认知微调实践-CSDN博客

 1 环境配置

1.1克隆开发环境

bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh lmdeploy

 

可以进入Python检查一下 PyTorch 和 lmdeploy 的版本。由于 PyTorch 在官方提供的环境里，我们应该可以看到版本显示，而 lmdeploy 需要我们自己安装。

# 解决 ModuleNotFoundError: No module named 'packaging' 问题
pip install packaging
# 使用 flash_attn 的预编译包解决安装过慢问题
pip install /root/share/wheels/flash_attn-2.4.2+cu118torch2.0cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
#由于默认安装的是 runtime 依赖包，但是我们这里还需要部署和量化，所以，这里选择 [all]
pip install 'lmdeploy[all]==v0.1.0'

 

 检测lmdeploy安装情况

2 服务部署

这一部分主要涉及本地推理和部署,基本原理如图：

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。
• Client。可以理解为前端，与用户交互的地方。
• API Server。一般作为前端的后端，提供与产品和服务相关的数据和功能支持。

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。

接下来，我们看一下lmdeploy提供的部署功能。

2.1 模型转换

使用 TurboMind 推理模型需要先将模型转化为 TurboMind 的格式，目前支持在线转换和离线转换两种形式。在线转换可以直接加载 Huggingface 模型，离线转换需需要先保存模型再加载。

TurboMind 是一款关于 LLM 推理的高效推理引擎，基于英伟达的 FasterTransformer 研发而成。它的主要功能包括：LLaMa 结构模型的支持，persistent batch 推理模式和可扩展的 KV 缓存管理器。

2.1.1 在线转换

lmdeploy 支持直接读取 Huggingface 模型权重，目前共支持三种类型：

• 在 huggingface.co 上面通过 lmdeploy 量化的模型，如 llama2-70b-4bit, internlm-chat-20b-4bit
• huggingface.co 上面其他 LM 模型，如 Qwen/Qwen-7B-Chat

示例如下：

# 需要能访问 Huggingface 的网络环境
lmdeploy chat turbomind internlm/internlm-chat-20b-4bit --model-name internlm-chat-20b
lmdeploy chat turbomind Qwen/Qwen-7B-Chat --model-name qwen-7b

上面两行命令分别展示了如何直接加载 Huggingface 的模型，第一条命令是加载使用 lmdeploy 量化的版本，第二条命令是加载其他 LLM 模型。

也可以直接启动本地的 Huggingface 模型，如下所示：

lmdeploy chat turbomind /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/  --model-name internlm-chat-7b

以上命令都会启动一个本地对话界面，通过 Bash 可以与 LLM 进行对话。

2.1.2 离线转换

离线转换需要在启动服务之前，将模型转为 lmdeploy TurboMind 的格式，如下所示：

# 转换模型（FastTransformer格式） TurboMind
lmdeploy convert internlm-chat-7b /path/to/internlm-chat-7b

使用官方提供的模型文件，就在用户根目录执行，如下所示：

lmdeploy convert internlm-chat-7b  /root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/

执行完成后将会在当前目录生成一个 workspace 的文件夹。这里面包含的就是 TurboMind 和 Triton “模型推理”需要到的文件。

weights 和 tokenizer 目录分别放的是拆分后的参数和 Tokenizer。如果我们进一步查看 weights 的目录，就会发现参数是按层和模块拆开的，如下图所示:

每一份参数第一个 0 表示“层”的索引，后面的那个0表示 Tensor 并行的索引，因为我们只有一张卡，所以被拆分成 1 份。如果有两张卡可以用来推理，则会生成0和1两份，也就是说，会把同一个参数拆成两份。比如 layers.0.attention.w_qkv.0.weight 会变成 layers.0.attention.w_qkv.0.weight 和 layers.0.attention.w_qkv.1.weight。执行 lmdeploy convert 命令时，可以通过 --tp 指定（tp 表示 tensor parallel），该参数默认值为1（也就是一张卡）。

关于Tensor并行

Tensor并行一般分为行并行或列并行，原理如图所示:

列并行，如下图：

行并列，如下图：

简单来说，就是把一个大的张量（参数）分到多张卡上，分别计算各部分的结果，然后再同步汇总。

2.2 TurboMind 推理+命令行本地对话

模型转换完成后，我们就具备了使用模型推理的条件，接下来就可以进行真正的模型推理环节。

我们先尝试本地对话（Bash Local Chat），下面用（Local Chat 表示）在这里其实是跳过 API Server 直接调用 TurboMind。简单来说，就是命令行代码直接执行 TurboMind。所以说，实际和前面的架构图是有区别的。

这里支持多种方式运行，比如Turbomind、PyTorch、DeepSpeed。但 PyTorch 和 DeepSpeed 调用的其实都是 Huggingface 的 Transformers 包，PyTorch表示原生的 Transformer 包，DeepSpeed 表示使用了 DeepSpeed 作为推理框架。Pytorch/DeepSpeed 目前功能都比较弱，不具备生产能力，不推荐使用。

执行命令如下（输入后要按两次回车？有点搞不懂为什么）：

# Turbomind + Bash Local Chat
lmdeploy chat turbomind ./workspace

退出时输入exit 回车两次即可。此时，Server 就是本地跑起来的模型（TurboMind），命令行可以看作是前端。

2.3 TurboMind推理+API服务

在上面的部分我们尝试了直接用命令行启动 Client，接下来我们尝试如何运用 lmdepoy 进行服务化。

”模型推理/服务“目前提供了 Turbomind 和 TritonServer 两种服务化方式。此时，Server 是 TurboMind 或 TritonServer，API Server 可以提供对外的 API 服务。我们推荐使用 TurboMind，TritonServer 使用方式详见https://github.com/InternLM/tutorial/blob/8404bee4e8eb7a75128992c38cae8a3db5abd64e/lmdeploy/lmdeploy.md#24-%E7%BD%91%E9%A1%B5-demo-%E6%BC%94%E7%A4%BA。

首先，通过下面命令启动服务。

# ApiServer+Turbomind   api_server => AsyncEngine => TurboMind
lmdeploy serve api_server ./workspace \
	--server_name 0.0.0.0 \
	--server_port 23333 \
	--instance_num 64 \
	--tp 1

 上面的参数中 server_name 和 server_port 分别表示服务地址和端口，tp 参数我们之前已经提到过了，表示 Tensor 并行。还剩下一个 instance_num 参数，表示实例数，可以理解成 Batch 的大小。执行后如下图所示。

以Windows为例，打开windows powershell，输入

#由于开发机每次启动节点不同，建议添加 StrictHostKeyChecking=no 和 UserKnownHostsFile=/dev/null 绕过指纹检查 
ssh -CNg -L 23333:127.0.0.1:23333 [email protected] -p 35253 -o StrictHostKeyChecking=no -o UserKnownHostsFile=/dev/null

#如何配置本地端口访问服务器，请查看复现一

 然后在本地IE中输入：http://127.0.0.1:2333,出现如下界面。

2.4 网页 Demo 演示

这一部分主要是将 Gradio 作为前端 Demo 演示。在上一节的基础上，我们不执行后面的 api_client 或 triton_client，而是执行 gradio。

由于 Gradio 需要本地访问展示界面，因此也需要通过 ssh 将数据转发到本地。命令如下：

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 [email protected] -p <你的 ssh 端口号>

2.4.1 TurboMind 服务作为后端

API Server 的启动和上一节一样，这里直接启动作为前端的 Gradio。

# Gradio+ApiServer。必须先开启 Server，此时 Gradio 为 Client
lmdeploy serve gradio http://0.0.0.0:23333 \
	--server_name 0.0.0.0 \
	--server_port 6006 \
	--restful_api True

 这一步没有实现，显示端口被占用，重启虚拟机也没有用。

2.4.2 TurboMind 推理作为后端

当然，Gradio 也可以直接和 TurboMind 连接，如下所示。

# Gradio+Turbomind(local)
lmdeploy serve gradio ./workspace

（切记不可以用弹出来的窗口）

，

在网页中输入http://127.0.0.1:6006，出现如下界面。

2.5 TurboMind 推理 + Python 代码集成

前面介绍的都是通过 API 或某种前端与”模型推理/服务“进行交互，lmdeploy 还支持 Python 直接与 TurboMind 进行交互，如下所示。

from lmdeploy import turbomind as tm

# load model
model_path = "/root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/"
tm_model = tm.TurboMind.from_pretrained(model_path, model_name='internlm-chat-20b')
generator = tm_model.create_instance()

# process query
query = "你好啊兄嘚"
prompt = tm_model.model.get_prompt(query)
input_ids = tm_model.tokenizer.encode(prompt)

# inference
for outputs in generator.stream_infer(
        session_id=0,
        input_ids=[input_ids]):
    res, tokens = outputs[0]

response = tm_model.tokenizer.decode(res.tolist())
print(response)

在上面的代码中，我们首先加载模型，然后构造输入，最后执行推理。

加载模型可以显式指定模型路径，也可以直接指定 Huggingface 的 repo_id，还可以使用上面生成过的 workspace。这里的 tm.TurboMind 其实是对 C++ TurboMind 的封装。

构造输入这里主要是把用户的 query 构造成 InternLLM 支持的输入格式，比如上面的例子中， query 是“你好啊兄嘚”，构造好的 Prompt 如下所示。

"""
<|System|>:You are an AI assistant whose name is InternLM (书生·浦语).
- InternLM (书生·浦语) is a conversational language model that is developed by Shanghai AI Laboratory (上海人工智能实验室). It is designed to be helpful, honest, and harmless.
- InternLM (书生·浦语) can understand and communicate fluently in the language chosen by the user such as English and 中文.

<|User|>:你好啊兄嘚
<|Bot|>:
"""

Prompt 其实就是增加了 <|System|> 消息和 <|User|> 消息（即用户的 query），以及一个 <|Bot|> 的标记，表示接下来该模型输出响应了。最终输出的响应内容如下所示。