Llama 3 Web Demo 部署- XTuner 小助手微调- LMDeploy 部署 Llama 3

1 Llama 3 Web Demo 部署

本博客为基于机智流、Datawhale、ModelScope：Llama3-Tutorial（Llama 3 超级课堂）的作业。

1.1 环境部署

使用VSCode远程连接InterStudio开发机，并配置 VSCode 端口映射

使用conda创建虚拟环境，并安装对应的库

conda create -n llama3 python=3.10
conda activate llama3
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

1.2 实践教程（InternStudio 版）

新建文件夹

mkdir -p ~/model
cd ~/model

从OpenXLab中获取权重（开发机中不需要使用此步）
安装 git-lfs 依赖

# 如果下面命令报错则使用 apt install git git-lfs -y
conda install git-lfs
git-lfs install

下载模型或软链接 InternStudio 中的模型（建议使用软链接方式）

#下载模型
git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct
#软链接方式
ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

1.3 WebDemo部署

下载课程代码

cd ~
git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial

安装 XTuner （会自动安装其他依赖）

cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .

运行 web_demo.py

streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/internstudio_web_demo.py \
  ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

配置端口转发

最终效果

2 XTuner 微调

2.1 自我认知训练数据集准备

cd ~/Llama3-Tutorial
python tools/gdata.py

2.2 XTuner配置文件准备

使用 configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py 配置文件

2.3 训练模型

cd ~/Llama3-Tutorial

# 开始训练,使用 deepspeed 加速，A100 40G显存 耗时24分钟
xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth

# Adapter PTH 转 HF 格式
xtuner convert pth_to_hf /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py \
  /root/llama3_pth/iter_500.pth \
  /root/llama3_hf_adapter

# 模型合并
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  /root/llama3_hf_adapter\
  /root/llama3_hf_merged
#注意，路径前面要加空格，否则merge.py会报错，识别不到save_dir.

2.4 验证

streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/internstudio_web_demo.py \
  /root/llama3_hf_merged

3 LMDeploy 部署 Llama 3

3.1 环境配置

# 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[all]

3.2 LMDeploy Chat CLI 工具

在终端运行

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

3.3 LMDeploy模型量化(lite)

3.3.1 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。

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/
# 如果你是InternStudio 就使用
# studio-smi
nvidia-smi

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

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

3.3.2 使用W4A16量化

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

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

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6738MB，明显降低。

3.3.3 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。

3.4 LMDeploy服务（serve）

3.4.1 启动API服务器

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

3.4.2 命令行客户端连接API服务器

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

3.4.3 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。使用Gradio作为前端，启动网页客户端。

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