BigDL-LLM 安装指南——在iGPU集成显卡下使用BigDL-LLM大模型库加速LLM

文章目录

- iGPU是什么？
- 一、环境准备
- - 1.1 Visual Studio 2022 Community 安装
  - 1.2 安装或更新最新版本的GPU驱动程序
  - 1.3 安装英特尔oneAPI工具包2024.0版本
  - 1.4 安装Anaconda
- 二、BigDL -LLM 安装
- - 2.1 创建虚拟环境
  - 2.2 激活虚拟环境
  - 2.3 安装bigdl-llm[xpu]
- 三、运行环境配置
- 四、安装验证
- 五、本地测试下BigDL-LLM大模型
- 参考资料

iGPU是什么？

首先，我们普及以下iGPU的概念， iGPU，全称为集成图形处理单元（Integrated Graphics Processing Unit），是一种嵌入在中央处理器（CPU）内部的图像处理单元。

与独立显卡相比，iGPU通常性能较低，但它具有低功耗、低成本和便携性等优势。

iGPU内存是指集成显卡（iGPU）使用的内存，通常嵌入在CPU或APU芯片中，与CPU共享内存，用于处理图形和视频等任务。iGPU内存可以是动态随机存储器（DRAM）或静态随机存储器（SRAM）类型，DRAM类型的iGPU内存可以被访问和修改，而SRAM类型的iGPU内存速度更快，但容量通常较小且不可修改。iGPU内存的容量通常取决于使用的处理器型号和制造商，例如英特尔的iGPU内存容量通常在1GB到2GB之间，而AMD的iGPU内存容量则较高，通常在2GB到8GB之间。这次博主使用的iGPU是联想最新推出的2024款联想小新Pro 16寸。

该电脑配置有32G的运行内存，共享GPU内存更是高达16G，甚至还配置有16G的NPU。

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一、环境准备

1.1 Visual Studio 2022 Community 安装

安装点击此处👉：Visual Studio 2022 Community安装链接

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安装的时候将使用C++的桌面开发选项选中。注意：如果C盘空间充足就直接安装到C盘，实在太少就安装到其他盘，但是还需配置一遍环境变量比较麻烦。

然后点击右下角的安装即可（这里我已经安装成功，所以没有安装选项）。

1.2 安装或更新最新版本的GPU驱动程序

这个操作一般都不需要，买的新电脑驱动应该是最新版的，详细可见：[GPU和NPU驱动安装与配置说明]。(https://docs.openvino.ai/archive/2023.2/openvino_docs_install_guides_configurations_header.html)

1.3 安装英特尔oneAPI工具包2024.0版本

安装点击此处👉：oneAPI工具包安装链接
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进来后选择操作系统，这里我们选Windows，以及Online install下载，也就是在线下载。
然后，翻到下面点击

这里可能浏览器会阻止弹窗，那就不能下载成功，可以将弹窗阻止关闭。

1.4 安装Anaconda

安装点击此处👉：最新版本Anaconda安装地址

注意：如果电脑内存有限，建议安装miniconda，方法差不多，具体教程可以自行上网搜索，本篇博客就不再详细叙述。
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如果嫌下载慢的话，也可以使用清华大学的软件镜像网站，点击此处👉清华大学软件镜像网站地址
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下载完成后，我们点击安装包，开始进行安装。

这里可以换一下安装路径到D盘，默认的是C盘。

最新版本安装时间有点长，静静等待即可。

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以上两个，取消勾选，不然会打开网站和Anaconda导航工具。

步骤如下：此电脑----->属性----->高级系统设置----->环境变量----->path----->编辑----->新建(好多软件都是这里配置环境变量，大家应该不陌生)，懒得话直接按win键，搜索“环境变量”。
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配置好环境以后，我们进行测试一下。

返回版本就说明已经配置成功。

二、BigDL -LLM 安装

首先，请先创建一个python 3.9环境，上面我们已经安装了Anaconda，这里直接使用。
请注意：bigdl-llm 支持python 3.9, 3.10以及3.11。为了最佳使用体验，建议使用 python 3.9版本。

2.1 创建虚拟环境

打开 Anaconda Prompt 先创建一个虚拟环境。

conda create -n bigdl_llm python=3.9 libuv

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2.2 激活虚拟环境

conda activate bigdl_llm

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2.3 安装bigdl-llm[xpu]

pip install --pre --upgrade bigdl-llm[xpu] -f https://developer.intel.com/ipex-whl-stable-xpu

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注意：如果在 pip install --pre --upgrade bigdl-llm[xpu] -f https://developer.intel.com/ipex-whl-stable-xpu 的过程中遇到 IPEX等相关库的安装问题，可以选择下面任意一种方式完成相关依赖的安装。

使用命令：pip install --pre --upgrade bigdl-llm[xpu] --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/xpu/cn/
在安装bigdl-llm前，您需要先运行下面指令，下载 torch/torchvision/ intel-extension-for-pytorch 的对应whl文件。

wget https://intel-extension-for-pytorch.s3.amazonaws.com/ipex_stable/xpu/torch-2.1.0a0%2Bcxx11.abi-cp39-cp39-win_amd64.whl
wget https://intel-extension-for-pytorch.s3.amazonaws.com/ipex_stable/xpu/torchvision-0.16.0a0%2Bcxx11.abi-cp39-cp39-win_amd64.whl
wget https://intel-extension-for-pytorch.s3.amazonaws.com/ipex_stable/xpu/intel_extension_for_pytorch-2.1.10%2Bxpu-cp39-cp39-win_amd64.whl

下载完成后，您可以直接通过whl文件安装相关依赖，并完成bigdl-llm的安装。

pip install torch-2.1.0a0+cxx11.abi-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.16.0a0+cxx11.abi-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install intel_extension_for_pytorch-2.1.10+xpu-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install --pre --upgrade bigdl-llm[xpu]

请注意：以上提供的whl包下载链接是针对python 3.9环境的，如果您想使用python 3.10或python 3.11，请将whl包名字中的cp39改为cp310或cp311。

三、运行环境配置

为了在Core Ultra 平台上的 iGPU上运行BigDL-LLM，我们需要完成相关环境变量的配置。

请您在预备运行代码的CMD（PowerShell不支持以下命令）终端中运行以下命令:

call "C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\setvars.bat"set SYCL_CACHE_PERSISTENT=1
set BIGDL_LLM_XMX_DISABLED=1

在这里插入图片描述
注意事项：
1.每次重新打开终端时，请重新运行上面命令
2.每个新模型在iGPU上首次运行时，可能需要花费几分钟时间完成编译。

四、安装验证

完成安装后可以运行如下Python代码，以确保您已成功安装bigdl-llm及相关依赖，并完成了运行环境配置。运行后您应当看到这样的输出：torch.Size([1, 1, 40,40])

import torch
import intel_extension_for_pytorch as ipex
import linear_q4_0tensor_1 = torch.randn(1, 1, 40, 128).to('xpu')
tensor_2 = torch.randn(1, 1, 128, 40).to('xpu')
print(torch.matmul(tensor_1, tensor_2).size())

在python里面运行的时候，import torch 就会报以下的错误：
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原因是numpy的版本太高了，我们可以使用quit()退出python，适当降低numpy的版本为1.26.4，即：

pip install numpy==1.26.4

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这时候看已经不报错了~

但是运行import intel_extension_for_pytorch as ipex的时候还是会出现警告，但是无伤大雅。
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这时候再运行其它命令就不会出现错误内容了~

五、本地测试下BigDL-LLM大模型

首先下载BigDL-LLM代码，点击此处👉BigDL-LLM的Github链接。

下载完代码以后，我们进入到BigDL-main/BigDL-main/python/llm/example/GPU/PyTorch-Models/Model/chatglm3/generate.py目录下，看下代码可以发现，这里调用的是github上的ChatGLM3模型权重，需要加载，但是很慢。

在这里插入图片描述
这里我推荐大家直接去我们国内的ModelScope魔搭社区，进行模型的下载，我们可以使用git命令，直接下载到本地，具体方法相信不需要我说大家都知道。

全部下载到本地以后，我们使用CMD命令行来进行大模型的运行，因为涉及到了下面三行CMD代码的执行，所以直接在CMD命令行里面运行。

call "C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\setvars.bat"set SYCL_CACHE_PERSISTENT=1
set BIGDL_LLM_XMX_DISABLED=1

如果不运行上面三行代码，那么直接运行会进行报错。在这里插入图片描述
系统找不到该指定模块，但是我看我路径下确实有该文件，具体原因我上网尝试了很多方法都没解决（有大佬知道辛苦评论区指导~）。

我们直接进入到模型文件目录下，这次我用的是chatglm3b大模型。

然后输入cmd打开命令行。
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记得每次打开新的命令行都需要重新输入以下三行命令：

call "C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\setvars.bat"set SYCL_CACHE_PERSISTENT=1
set BIGDL_LLM_XMX_DISABLED=1

在这里插入图片描述

然后输入conda activate bigdl_llm 激活虚拟环境，如果有人以前没有在cmd命令行里面激活过conda虚拟环境，可以输入conda init 初始化conda环境，将cmd名号了关闭后重新进入，再此输入激活虚拟环境命令进行激活。
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然后输入 python generate.py 运行代码：

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可以看到，推理时间只有短短2s左右，速度还是很快的。
以上是调用XPU的推理速度，下面我们看看CPU的推理速度。

可以看到，借助了BigDL-LLM大模型加速库的情况下，cpu推理时间为3秒左右。

推理的结果，可以通过调整参数--n-predict来进行控制，默认值为32，我们调整到64以后可以看到下面回答的更加完整了一点。
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参考资料

BigDL-LLM 代码仓库https://github.com/intel-analytics/BigDL/
BigDL-LLM 教程https://github.com/intel-analytics/bigdl-llm-tutorial
社区流行模型使用BigDL-LLM在Intel CPU和GPU上的使用实例https://github.com/intel-analytics/BigDL/tree/main/python/llm/example
BigDL-LLM 文档https://bigdl.readthedocs.io/en/latest/index.html
BigDL-LLM API文档https://bigdl.readthedocs.io/en/latest/doc/PythonAPI/LLM/index.html