书生浦语三期实战营 [进阶] LMDeploy 量化部署进阶实践

LMDeploy 量化部署进阶实践

1 配置LMDeploy环境

1.1 InternStudio开发机创建与环境搭建

在终端中，让我们输入以下指令，来创建一个名为lmdeploy的conda环境，python版本为3.10，创建成功后激活环境并安装0.5.3版本的lmdeploy及相关包。

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

1.2 InternStudio环境获取模型

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/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-1_8b-chat /root/models
ln -s /root/share/new_models/OpenGVLab/InternVL2-26B /root/models

1.3 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。我们采用1.8B的模型。

conda activate lmdeploy
lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-1_8b-chat

界面如下：
在这里插入图片描述
启动后可以与InternLM2.5任意对话。

显存消耗情况：
在这里插入图片描述

LMDeploy与InternLM2.5

LMDeploy API部署InternLM2.5

2.1.1 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/models/internlm2_5-7b-chat \
    --model-format hf \
    --quant-policy 0 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 23333 \
    --tp 1

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

然后打开浏览器，访问http://127.0.0.1:23333看到如下界面即代表部署成功。

2.1.2 以命令行形式连接API服务器

关闭http://127.0.0.1:23333网页，但保持终端和本地窗口不动，按箭头操作新建一个终端。
运行如下命令，激活conda环境并启动命令行客户端。

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

稍待片刻，等出现double enter to end input >>>的输入提示即启动成功，此时便可以随意与InternLM2.5对话，同样是两下回车确定，输入exit退出。

2.1.3 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

关闭之前的cmd/powershell窗口，重开一个，再次做一下ssh转发(因为此时端口不同)。在你本地打开一个cmd或powershell窗口，输入命令如下。

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh端口号>

打开浏览器，访问地址http://127.0.0.1:6006，然后就可以与模型尽情对话了。
在这里插入图片描述

2.2 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。

2.2.1 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。

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。
输入studio-smi查看现在的显存占用情况：
在这里插入图片描述

试一试执行以下命令，再来观看占用显存情况：

lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-1_8b-chat --cache-max-entry-count 0.4

在这里插入图片描述
减少了约8GB的显存

2.2.2 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 quant_policy=4 表示 kv int4 量化，quant_policy=8 表示 kv int8 量化。

我们通过2.1 LMDeploy API部署InternLM2.5的实践为例，输入以下指令，启动API服务器。

lmdeploy serve api_server \
    /root/models/internlm2_5-1_8b-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

2.2.3 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。

让我们回到LMDeploy，在最新的版本中，LMDeploy使用的是AWQ算法，能够实现模型的4bit权重量化。输入以下指令，执行量化工作。

lmdeploy lite auto_awq \
   /root/models/internlm2_5-1_8b-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/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit

推理完成：
在这里插入图片描述

那么推理后的模型和原本的模型区别在哪里呢？最明显的两点是模型文件大小以及占据显存大小。
分别输入：

cd /root/models/
du -sh *

cd /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/
du -sh *

对比模型大小原模型3.6G，权重量化后模型大小为1.5G

量化后显存占用情况：

lmdeploy chat internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit

在这里插入图片描述
结果反而不太好。

2.2.4 W4A16 量化+ KV cache+KV cache 量化

lmdeploy serve api_server \
    /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit/ \
    --model-format awq \
    --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

3 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

3.1 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。

3.1.1 W4A16 模型量化和部署

针对InternVL系列模型，让我们先进入conda环境，并输入以下指令，执行模型的量化工作。(本步骤耗时较长，请耐心等待)

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

启动后观测显存占用情况，此时只需要约23.8GB的显存，已经是一张30%A100即可部署的模型了。

在这里插入图片描述

3.2 LMDeploy API部署InternVL2

通过以下命令启动API服务器，部署InternVL2模型：

lmdeploy serve api_server \
    /root/models/InternVL2-26B-w4a16-4bit/ \
    --model-format awq \
    --quant-policy 4 \
    --cache-max-entry-count 0.1 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 23333 \
    --tp 1

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

然后打开浏览器，访问http://127.0.0.1:23333
部署成功：
在这里插入图片描述

2.1.2 以命令行形式连接API服务器

关闭http://127.0.0.1:23333网页，但保持终端和本地窗口不动，新建一个终端。

lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

在这里插入图片描述

2.1.3 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

关闭之前的cmd/powershell窗口，重开一个，再次做一下ssh转发(因为此时端口不同)。在你本地打开一个cmd或powershell窗口，输入命令如下。

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 44254<你的ssh端口号>

打开浏览器，访问地址http://127.0.0.1:6006，然后就可以与模型尽情对话了。
在这里插入图片描述

4 LMDeploy之FastAPI与Function call

之前在2.1.1 启动API服务器与3.2 LMDeploy API部署InternVL2均是借助FastAPI封装一个API出来让LMDeploy自行进行访问，在这一章节中我们将依托于LMDeploy封装出来的API进行更加灵活更具DIY的开发。

4.1 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

在新建终端中输入如下指令，新建internlm2_5.py。

touch /root/internlm2_5.py

将以下内容复制粘贴进internlm2_5.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ID
  messages=[  
  # 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)

现在让我们在新建终端输入以下指令激活环境并运行python代码。

conda activate lmdeploy
python /root/internlm2_5.py

在这里插入图片描述
此时代表我们成功地使用本地API与大模型进行了一次对话，如果切回第一个终端窗口，会看到如下信息，这代表其成功的完成了一次用户问题GET与输出POST。

4.2 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。

首先让我们进入创建好的conda环境并启动API服务器。

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

新建internlm2_5_func.py：

touch /root/internlm2_5_func.py

双击打开，并将以下内容复制粘贴进internlm2_5_func.py。

from openai import OpenAI


def add(a: int, b: int):
    return a + b


def mul(a: int, b: int):
    return a * b


tools = [{
    'type': 'function',
    'function': {
        'name': 'add',
        'description': 'Compute the sum of two numbers',
        'parameters': {
            'type': 'object',
            'properties': {
                'a': {
                    'type': 'int',
                    'description': 'A number',
                },
                'b': {
                    'type': 'int',
                    'description': 'A number',
                },
            },
            'required': ['a', 'b'],
        },
    }
}, {
    'type': 'function',
    'function': {
        'name': 'mul',
        'description': 'Calculate the product of two numbers',
        'parameters': {
            'type': 'object',
            'properties': {
                'a': {
                    'type': 'int',
                    'description': 'A number',
                },
                'b': {
                    'type': 'int',
                    'description': 'A number',
                },
            },
            'required': ['a', 'b'],
        },
    }
}]
messages = [{'role': 'user', 'content': 'Compute (3+5)*2'}]

client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:23333/v1')
model_name = client.models.list().data[0].id
response = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=messages,
    temperature=0.8,
    top_p=0.8,
    stream=False,
    tools=tools)
print(response)
func1_name = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.name
func1_args = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments
func1_out = eval(f'{func1_name}(**{func1_args})')
print(func1_out)

messages.append({
    'role': 'assistant',
    'content': response.choices[0].message.content
})
messages.append({
    'role': 'environment',
    'content': f'3+5={func1_out}',
    'name': 'plugin'
})
response = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=messages,
    temperature=0.8,
    top_p=0.8,
    stream=False,
    tools=tools)
print(response)
func2_name = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.name
func2_args = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments
func2_out = eval(f'{func2_name}(**{func2_args})')
print(func2_out)