【InternLM实战营第二期笔记】05：LMDeploy 量化部署 LLM 实践

课程

（这节也是边看课边装环境~）

背景

我自己的理解，就是一个“固化”模型让它能够持续吞吐的操作。

性能捉紧是啥……


这几页对我来说是新知了，之前很少了解这些计算细节。

常见部署方法

LMDeploy

这么强的性能，这下不得不试了~

安装、部署、量化

还是尽量提前装好环境节省时间。
看看，卡在这也不动，不知道干啥呢。

推理延迟也有点不对劲，按说 A100 跑1.8B模型不可能这么慢，快赶上CPU了。难道是显存切分机制导致的吗？
另外……问英文你回答中文，你这模型严格来说训坏了啊……

换成 LMDeploy 推理，哇 stream 模式下确实立杆见影，目测是3倍以上的提速：

量化

默认比例 KV cache

cache-max-entry-count=0.5

cache-max-entry-count=0.01

4bit 量化

KV cache 的调试结束，接下来该尝试 AWQ 量化了：
卧槽，祈祷这个较长别太折磨人……
之前没接触过低 bit 量化，也不知道 ptb 是啥数据集，就从代码里搜了一下，确认是指这个：
https://huggingface.co/datasets/ptb-text-only/ptb_text_only
特定年份的华尔街日报全集的数字版。
好奇不同的量化数据会不会影响量化后的效果……
（按理说应该会）

结束了，比我预想得居然快很多，看来就像之前说的，（至少我这台）开发机的IO有些问题。

确实贼快，百字秒出的感觉。但显存占用还是7.4G+

降低 kv cache 比例到最小:

这下非常小了。
单个测试用例下，输出速度没有明显体感变化。

小模型都不太聪明的样子。讲笑话太难了。（Claude/ChatGPT 也没有很好）

Serve a model

好奇这三部分怎么合并成一块。

启动服务

这个启动过程居然很快，

（VS Code 本地客户端远程模式下可以自动转发端口，课程中太省事了。推荐给各位同学使用。）

链接 API 服务器

网页客户端访问服务器 API

哇，太冷了，依然 get 不到这个“大模型”的笑点。

代码集成

Python 代码运行 1.8B 模型

按照教程生成文件并执行，好像不太对：


第二遍对了，有点奇怪。随机性这会儿发挥作用了？

向 TurboMind 后端传递参数

啊，跑到这儿才想起来忘记截图显存占用了：

拓展

运行 llava

命令行模式：

网页模式：

咦……？随手找了张插画，也是用英文提问，但回答居然是中文，跟老师说的不太一样？（老师说这个模型对中文支持不太好）
换一张：

这回倒是对了。

速度比较

确实是六倍的差距！

作业

基础作业见上方，下面是优秀学员作业。因为不像之前需要额外做很多事情（主要瓶颈在开发机的IO上，太花时间了导致完全不想折腾）就顺手做了。

设置KV Cache最大占用比例为0.4，开启W4A16量化，以命令行方式与模型对话

要不后面我自己微调个专门讲笑话的模型吧……

以API Server方式启动 lmdeploy，开启 W4A16量化，调整KV Cache的占用比例为0.4，分别使用命令行客户端与Gradio网页客户端与模型对话。

教程没直接写这时候参数该怎么填，-h 也没提供有效信息。不过可以猜嘛，只要教程编写者和项目开发者没有太离谱，大概率是能直接跑的：

lmdeploy serve api_server     /root/internlm2-chat-1_8b-4bit/     --model-format awq     --quant-policy 0     --server-name 0.0.0.0     --server-port 23333     --tp 1 --cache-max-entry-count 0.4

命令行

忽然觉得挺奇怪的。按说语料里不应该没有笑话，但为啥似乎所有的（出于严谨随手找了三个 chat 网页端测试）大模型都在这方面表现很烂呢？



确实没记错……

网页对话

使用W4A16量化，调整KV Cache的占用比例为0.4，使用Python代码集成的方式运行internlm2-chat-1.8b模型。

使用 LMDeploy 运行视觉多模态大模型 llava gradio demo

（见拓展部分截图）