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

news2024/11/23 1:32:04

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

汇总合集

《大模型面试宝典》(2024版) 发布！
《大模型实战宝典》(2024版) 发布！

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

技术交流

前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~

我们建了算法岗面试与技术交流群， 想要进交流群、需要源码&资料、提升技术的同学，可以直接加微信号：mlc2040。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：技术交流
方式②、添加微信号：mlc2040，备注：技术交流+CSDN

用通俗易懂的方式讲解系列

  • 重磅来袭！《大模型面试宝典》(2024版) 发布！

  • 重磅来袭！《大模型实战宝典》(2024版) 发布！

  • 用通俗易懂的方式讲解：不用再找了，这是大模型最全的面试题库

  • 用通俗易懂的方式讲解：这是我见过的最适合大模型小白的 PyTorch 中文课程

  • 用通俗易懂的方式讲解：一文讲透最热的大模型开发框架 LangChain

  • 用通俗易懂的方式讲解：基于 LangChain + ChatGLM搭建知识本地库

  • 用通俗易懂的方式讲解：基于大模型的知识问答系统全面总结

  • 用通俗易懂的方式讲解：ChatGLM3 基础模型多轮对话微调

  • 用通俗易懂的方式讲解：最火的大模型训练框架 DeepSpeed 详解来了

  • 用通俗易懂的方式讲解：这应该是最全的大模型训练与微调关键技术梳理

  • 用通俗易懂的方式讲解：Stable Diffusion 微调及推理优化实践指南

  • 用通俗易懂的方式讲解：大模型训练过程概述

  • 用通俗易懂的方式讲解：专补大模型短板的RAG

  • 用通俗易懂的方式讲解：大模型LLM Agent在 Text2SQL 应用上的实践

  • 用通俗易懂的方式讲解：大模型 LLM RAG在 Text2SQL 上的应用实践

  • 用通俗易懂的方式讲解：大模型微调方法总结

  • 用通俗易懂的方式讲解：涨知识了，这篇大模型 LangChain 框架与使用示例太棒了

  • 用通俗易懂的方式讲解：掌握大模型这些优化技术，优雅地进行大模型的训练和推理！

  • 用通俗易懂的方式讲解：九大最热门的开源大模型 Agent 框架来了

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

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1622395.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

嵌入式Linux driver开发实操（十八）：Linux音频ALSA开发

嵌入式Linux driver开发实操（十八）：Linux音频ALSA开发

应用程序程序员应该使用库API，而不是内核API。alsa库提供了内核API 100%的功能，但增加了可用性方面的主要改进，使应用程序代码更简单、更美观。未来的修复程序或兼容性代码可能会放在库代码中，而不是放在内核驱动程序中。 使用ALSA API和libasound进行简单的声音播放： /*…
阅读更多...
Gartner发布攻击面管理创新洞察：CTEM、VA、EASM、CAASM、ASA、DRPS、BAS、VM等攻击面管理相关技术及关系

Gartner发布攻击面管理创新洞察：CTEM、VA、EASM、CAASM、ASA、DRPS、BAS、VM等攻击面管理相关技术及关系

安全运营团队负责管理跨内部和外部数字资产的复杂攻击面。这项研究概述了攻击面评估空间，以帮助安全和风险管理领导者驾驭技术并改善其安全状况。 主要发现 随着本地和云中的技术环境变得越来越复杂和分散，组织必须管理不断增长的攻击面。 SaaS 应用程序…
阅读更多...
wps/word中字体安装教程

wps/word中字体安装教程

问题：下载的字体怎么导入wps/word wps或word中没有相应字体，怎么导入。其实方法很简单。 Step 1：下载字体 首先，在网上搜索自己喜欢的字体，然后下载到本地。字体的格式通常是.ttf 下面是我网上找的字体&#xff08…
阅读更多...
2024年度西安市创新联合体备案申报条件时间要求须知

2024年度西安市创新联合体备案申报条件时间要求须知

一、申报条件 组建市级创新联合体需具备牵头单位、成员单位、组建协议、首席科学家等四个条件。 (一)牵头单位 1.牵头单位应为在西安市注册登记的省市产业链龙头骨干企业，重点支持市级重点产业链“链主”企业; 2.牵头单位一般为1家。 (二)成员单位 1.成员单位…
阅读更多...
2024最新版JavaScript逆向爬虫教程-------基础篇之JavaScript密码学以及CryptoJS各种常用算法的实现

2024最新版JavaScript逆向爬虫教程-------基础篇之JavaScript密码学以及CryptoJS各种常用算法的实现

目录 一、密码学介绍1.1 为什么要学密码学?1.2 密码学里面学哪一些 二、字符编码三、位运算四、Hex 编码与 Base64 编码4.1 Hex 编码4.2 Base64 编码 五、消息摘要算法5.1 简介5.2 JS中的MD5、SHA、HMAC、SM3 六、对称加密算法6.1 介绍6.2 加密模式和填充方式6.3 CryptoJS 中D…
阅读更多...
代理IP干货：如何正确使用防范风险？

代理IP干货：如何正确使用防范风险？

在今天的数字时代，代理IP地址已成为互联网世界中不可或缺的一部分。无论您是寻求绕过地理限制、保护个人隐私还是执行网络任务，代理IP地址都发挥着关键作用。我们将为您探讨代理IP地址的重要性以及如何防范潜在的风险和威胁。 一、代理IP地址的潜在风险 …
阅读更多...
CUDA编程技术概述

CUDA编程技术概述

CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）是由英伟达（NVIDIA）公司推出的一种软硬件集成技术，是该公司对于GPGPU（通用图形处理器计算）的正式名称。透过这个技术&a…
阅读更多...
微信小程序用户隐私协议保护指引自定义组件封装

微信小程序用户隐私协议保护指引自定义组件封装

这是一个微信小程序用户隐私协议保护指引自定义组件封装详细教程及代码。【建议收藏】 在做微信小程序有涉及表单提交，涉及用户信息收集时。提交代码会审核不过。 有需要了解到文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/user-pr…
阅读更多...
超分辨率遥感图像去云的扩散增强训练

超分辨率遥感图像去云的扩散增强训练

GitHub - littlebeen/Cloud-removal-model-collection: A collection of the existing end-to-end cloud removal model readme 云恢复的扩散增强 基于ADM的超分辨率遥感图像去云扩散增强算法。 几种传统的CR模型可以参考https://github.com/littlebeen/Cloud-removal-model-co…
阅读更多...
短链接推荐：一个可以监测用户行为的“营销神器”

短链接推荐：一个可以监测用户行为的“营销神器”

客户对我的推广有兴趣吗？他喜欢我的产品吗？他打开了我的营销信息吗？这三个问题相信每一位推广者都遇到过。接下来，就将给大家介绍一位大聪明——它能帮你监测每一位用户的行为，让你分分秒秒掌握用户的心理！…
阅读更多...
深入了解Redis内存淘汰策略中的LRU算法应用

深入了解Redis内存淘汰策略中的LRU算法应用

LRU算法简析 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法是一种常见的内存淘汰策略，它根据数据的访问时间来决定哪些数据会被淘汰。LRU算法的核心思想是：最久未被访问的数据，被认为是最不常用的数据&#…
阅读更多...
UE5 GAS开发P41-43 永久效果,去除永久效果,伤害区域,EnumClass,开始重叠与结束重叠事件

UE5 GAS开发P41-43 永久效果,去除永久效果,伤害区域,EnumClass,开始重叠与结束重叠事件

这一部分学习了怎么创建一个伤害性的地形(火焰地形,毒沼泽等都可以用这个方式创建) AuraEffectActor.h // Fill out your copyright notice in the Description page of Project Settings.#pragma once#include "CoreMinimal.h" #include "GameplayEffect.h&q…
阅读更多...
Linux驱动开发：掌握SPI通信机制

Linux驱动开发：掌握SPI通信机制

目录标题 1、SPI简介2、SPI通信机制3、Linux内核中的SPI支持4、SPI核心API5、SPI控制器驱动6、SPI设备驱动 7、编写SPI设备驱动8、调试SPI驱动 在Linux驱动开发中，串行外设接口(SPI)是一种常见的高速全双工通信协议，用于连接处理器和各种外设。本文将深入…
阅读更多...
React【Day4下+5】

React【Day4下+5】

环境搭建 使用CRA创建项目，并安装必要依赖，包括下列基础包 Redux状态管理 - reduxjs/toolkit 、 react-redux路由 - react-router-dom时间处理 - dayjsclass类名处理 - classnames移动端组件库 - antd-mobile请求插件 - axios pnpm i reduxjs/toolkit r…
阅读更多...
企业规模扩大，SD-WAN实现跨省快速组网

企业规模扩大，SD-WAN实现跨省快速组网

随着数字化时代的飞速发展，企业面临着前所未有的挑战与机遇。5G、VoIP、AI和物联网等新技术的兴起，不仅改变了商业格局，也对企业网络提出了更高的要求。随着企业规模的不断扩大，企业如何搭建跨省的、高性能、超融合、简化运维的组…
阅读更多...
防火墙技术基础篇：认识安全策略、安全区域、域间转发及报文转发流程

防火墙技术基础篇：认识安全策略、安全区域、域间转发及报文转发流程

防火墙技术基础篇：认识安全策略、安全区域、域间转发及报文转发流程 一、安全策略匹配机制 简单通俗的讲，防火墙设备最基本的用途就是定义数据如何转发，靠什么定义呢？最基本的就是安全策略，当流量来到防火墙之后首先…
阅读更多...
LeetCode_链表的回文结构

LeetCode_链表的回文结构

✨✨所属专栏：LeetCode刷题专栏✨✨ ✨✨作者主页：嶔某✨✨ 题目描述： 对于一个链表，请设计一个时间复杂度为O(n),额外空间复杂度为O(1)的算法，判断其是否为回文结构。给定一个链表的头指针A，请返回一个bo…
阅读更多...
Edge下载文件提示无法安全下载的解决方法

Edge下载文件提示无法安全下载的解决方法

问题描述：最近Edge在下载文件时总是提示：无法安全下载，本文记录一下解决方法。 提示截图： 解决方式一： 1. 点击下图红框的三个点，选择保留 2. 选择仍然保留 解决方式二： 第一种方式每下载一次…
阅读更多...
微信小程序中，plugins 配置项如何配置多个插件

微信小程序中，plugins 配置项如何配置多个插件

在微信小程序中，如果需要配置多个插件，你可以在 app.json 文件的 plugins 配置项中为每个插件指定一个唯一的自定义名称，并分别提供它们的 version 和 provider 信息。下面是一个配置多个插件的示例： json复制代码 { "pages…
阅读更多...
Python 0基础_变现_38岁_day 16(文件操作)

Python 0基础_变现_38岁_day 16(文件操作)

在python，使用内置函数open()进行文件的一些读写操作 文件操作格式：open(文件路径，访问模式，字符编码) 前面两个参数是必备参数，后面的字符编码为选填，但是大多数情况下都会协商字符编码 访问模式 r 只读 w…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023