用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B,1.8倍vLLM推理效率

发布于:2024-04-27 ⋅ 阅读:(21) ⋅ 点赞:(0)

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Llama 3 近期重磅发布,发布了 8B 和 70B 参数量的模型,LMDeploy 对 Llama 3 部署进行了光速支持,同时对 LMDeploy 推理 Llama 3-8B 进行了测试,在公平比较的条件下推理效率是 vLLM 的 1.8 倍。

本文将分为以下几个部分来介绍,如何使用 LMDeploy来部署 Llama 3(以 InternStudio 的环境为例)。

  • 环境、模型准备

  • LMDeploy Chat CLI 工具

  • LMDeploy 模型量化(lite)

  • LMDeploy 服务(serve)

  • LMDeploy Llama 3 推理测速

  • 使用 LMDeploy 运行视觉多模态大模型 Llava-Llama-3

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用通俗易懂的方式讲解系列

1. 环境,模型准备

1.1 环境配置

# 如果你是 InternStudio 可以直接使用
# studio-conda -t lmdeploy -o pytorch-2.1.2
# 初始化环境
conda create -n lmdeploy python=3.10
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

安装 LMDeploy 最新版

pip install -U lmdeploy

1.2 Llama3 的下载

安装 git-lfs 依赖

conda install git
apt-get install git-lfs
git-lfs install

下载模型

mkdir -p ~/model
cd ~/model
git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct

或者软链接 InternStudio 中的模型

mkdir -p ~/model
ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

2. LMDeploy Chat CLI 工具

直接在终端运行:

conda activate lmdeploy
lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

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 W4A16 量化和 KV INT8、INT4 量化。

3.1 设置最大 KV Cache 缓存大小

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。

下面通过几个例子,来看一下调整 --cache-max-entry-count 参数的效果。首先保持不加该参数(默认0.8),运行 Llama3-8b 模型。

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/

新建一个终端运行。

# 如果你是InternStudio 就使用
# studio-smi
nvidia-smi

图片

此时模型的占用为 33236M。下面,改变`–cache-max-entry-count`参数,设为 0.5。

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/ --cache-max-entry-count 0.5

新建一个终端运行。

# 如果你是InternStudio 就使用
# studio-smi
nvidia-smi

看到显存占用明显降低,变为 26708 M。

下面来一波“极限”,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/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/ --cache-max-entry-count 0.01

图片

然后与模型对话,可以看到,此时显存占用仅为 16176M,代价是会降低模型推理速度。

3.2 使用 W4A16 量化权重

仅需执行一条命令,就可以完成模型量化工作。

lmdeploy lite auto_awq \
   /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  --calib-dataset 'ptb' \
  --calib-samples 128 \
  --calib-seqlen 1024 \
  --w-bits 4 \
  --w-group-size 128 \
  --work-dir /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_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 Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit 目录。下面使用 Chat 功能运行 W4A16 量化后的模型。

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit --model-format awq

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/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit --model-format awq --cache-max-entry-count 0.01

可以看到,显存占用变为 16176MB,明显降低。

图片

3.3 在线量化 KV

自 v0.4.0 起,LMDeploy KV 量化方式有原来的离线改为在线。并且,支持两种数值精度 int4、int8。量化方式为 per-head per-token 的非对称量化。它具备以下优势:

  1. 量化不需要校准数据集。

  2. kv int8 量化精度几乎无损,kv int4 量化精度在可接受范围之内。

  3. 推理高效,在 llama2-7b 上加入 int8/int4 kv 量化,RPS 相较于 fp16 分别提升近 30% 和 40%。

  4. 支持 volta 架构(sm70)及以上的所有显卡型号:V100、20系列、T4、30系列、40系列、A10、A100 等等。

通过 LMDeploy 应用 kv 量化非常简单,只需要设定 quant_policy 参数。LMDeploy 规定 qant_policy=4表示 kv int4 量化,quant_policy=8 表示 kv int8 量化。

4. LMDeploy服务(serve)

在前面的章节,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。

4.1 启动 API 服务器

通过以下命令启动 API 服务器,推理 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型:

lmdeploy serve api_server \
    /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    --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 AP I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。

你也可以直接打开 http://{host}:23333 查看接口的具体使用说明,如下图所示。

图片

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

ssh 端口号就是下面图片里的 39864,请替换为你自己的。

图片

然后打开浏览器,访问 http://127.0.0.1:23333。

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。

激活 conda 环境:

conda activate lmdeploy

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。

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。

运行之前确保自己的 gradio 版本低于 4.0.0。

pip install gradio==3.50.2

新建一个 VSCode 终端,激活 conda 环境。

conda activate lmdeploy

使用 Gradio 作为前端,启动网页客户端。

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

打开浏览器,访问地址 http://127.0.0.1:6006

然后就可以与模型进行对话了!

拓展部分

5. LMDeploy Llama3 推理测速

使用 LMDeploy 在 A100(80G)推理 Llama-3-8B-Instruct,每秒请求处理数(RPS)高达 25,是 vLLM 推理效率的 1.8+ 倍。

它的 benchmark 方式如下:

克隆仓库

cd ~
git clone https://github.com/Shengshenlan/Llama3-XTuner-CN.git

下载测试数据

cd /root/lmdeploy
wget https://hf-mirror.com/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json

执行 benchmark 命令(如果你的显存较小,可以调低 --cache-max-entry-count)

python benchmark/profile_throughput.py \
    ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json \
    /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    --cache-max-entry-count 0.95 \
    --concurrency 256 \
    --model-format hf \
    --quant-policy 0 \
    --num-prompts 10000

结果是:

concurrency: 256
elapsed_time: 399.739s

first token latency(s)(min, max, ave): 0.068, 4.066, 0.285
per-token latency(s) percentile(50, 75, 95, 99): [0, 0.094, 0.169, 0.227]

number of prompt tokens: 2238364
number of completion tokens: 2005448
token throughput (completion token): 5016.892 token/s
token throughput (prompt + completion token): 10616.453 token/s
RPS (request per second): 25.016 req/s
RPM (request per minute): 1500.979 req/min

6. 使用 LMDeploy

运行视觉多模态大模型

Llava-Llama-3

6.1 安装依赖

pip install git+https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git

6.2 运行模型

运行 touch /root/pipeline_llava.py 新建一个文件夹,复制下列代码进去:

from lmdeploy import pipeline, ChatTemplateConfig
from lmdeploy.vl import load_image
pipe = pipeline('xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-hf',
                chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='llama3'))

image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/tests/data/tiger.jpeg')
response = pipe(('describe this image', image))
print(response.text)

运行结果为:

图片