LMdeploy推理实践

在inter-studio平台上，下载模型，体验lmdeploy

下载模型

这里是因为平台上已经有了internlm2模型，所以建立一个符号链接指向它，没有重新下载

ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b /root/

如果是在自己的机子上，可以通过git clone的方式下载原模型。
主目录下多了一个模型
在这里插入图片描述

使用huggingface库来体验模型推理

导入分词器和模型（通过float16格式加载，节省显存）
将模型设置为eval模式，避免参数更新
通过模型的chat格式进行聊天
计算各模块所耗费的时间

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import timetokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/internlm2-chat-1_8b", trust_remote_code=True)# Set `torch_dtype=torch.float16` to load model in float16, otherwise it will be loaded as float32 and cause OOM Error.
model_load_time_start = time.time()
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/internlm2-chat-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda()
model = model.eval()
model_load_time_end = time.time()inp = "hello"
print("[INPUT]", inp)
response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=[])
print("[OUTPUT]", response)
inference1_end = time.time()inp = "please provide three suggestions about communicate with my dog"
print("[INPUT]", inp)
response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=history)
print("[OUTPUT]", response)
inference2_end = time.time()print("模型加载时长",model_load_time_end - model_load_time_start)
print("第一次推理耗费时长", inference1_end - model_load_time_end)
print("第二次推理耗费时长", inference2_end - inference1_end)

执行如下：
hf模型推理耗费时长
不知道为什么，怎么会要这么久啊…

使用lmdeploy进行推理

lmdeploy chat + 模型路径即可

需要注意的是，lmdeploy推理需要TurboMind格式的模型，但是它会自动将hf格式转换为turboMind格式，我们不需要管

lmdeploy chat /root/internlm2-chat-1_8b

在这里插入图片描述
这个推理非常快速，基本上是秒回，不知道这个推理框架背后是怎么做到的。
有采取kv8和W4A16的量化技术。

显存占用的来源有三部分：模型本身，kv cache,以及中间计算结果
kv cache是存储键值对方便复用，理想状态下全都放在显存里，但是如果显存不够的话，可以放在内存里，把需要的部分移动到显存中。
调整kv cache占用显存的比例为0.4，（默认为0.8），降低kv cache占用显存的最高比例，代价是降低了速度，好处是节省了显存。

在运行推理的代码后面加上参数 --cache-max-entry-count 0.4 即可
在这里插入图片描述