五一 Llama 3 超级课堂 | LMDeploy 高效部署 Llama3 实践笔记

准备环境与模型

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
pip install -U lmdeploy[all]

​mkdir -p ~/model
cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

使用LMDeploy Chat CLI 工具

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

LMDeploy模型量化(lite)

1. 设置最大KV Cache缓存大小（30%A100）

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/

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/ --cache-max-entry-count 0.5

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

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit --model-format awq

LMDeploy服务（serve）

之前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。

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

2. 使用命令行客户端连接API服务器

lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

3. 网页客户端连接API服务器

Gradio作为前端，启动网页客户端。

pip install gradio==3.50.2
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 与模型进行对话

推理速度

使用 LMDeploy 在 A100（80G）推理 Llama3，每秒请求处理数（RPS）高达 25，是 vLLM 推理效率的 1.8+ 倍。

但是本文使用的是30%的A100（重在参与😕）

cd ~
git clone https://github.com/InternLM/lmdeploy.git
cd /root/lmdeploy
wget https://hf-mirror.com/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json

python benchmark/profile_throughput.py \
    ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json \
    /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    --cache-max-entry-count 0.8 \
    --concurrency 256 \
    --model-format hf \
    --quant-policy 0 \
    --num-prompts 10000

使用LMDeploy运行视觉多模态大模型Llava-Llama-3

安装依赖

pip install git+https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git

运行模型

运行touch /root/pipeline_llava.py 新建一个文件，复制以下代码保存

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)

使用python命令运行该文件

总结