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INT4 模型量化和部署

LMDeploy 使用 AWQ 算法，实现模型 4bit 权重量化。推理引擎 TurboMind 提供了非常高效的 4bit 推理 cuda kernel，性能是 FP16 的 2.4 倍以上。它支持以下 NVIDIA 显卡：

  • 图灵架构（sm75）：20系列、T4
  • 安培架构（sm80,sm86）：30系列、A10、A16、A30、A100
  • Ada Lovelace架构（sm89）：40 系列

在量化和部署之前，请确保安装了 lmdeploy.

pip install lmdeploy[all]

本文由以下章节组成：

模型量化

仅需执行一条命令，就可以完成模型量化工作。量化结束后，权重文件存放在 $WORK_DIR 下。

export HF_MODEL=internlm/internlm2_5-7b-chat
export WORK_DIR=internlm/internlm2_5-7b-chat-4bit

lmdeploy lite auto_awq \
   $HF_MODEL \
  --calib-dataset 'ptb' \
  --calib-samples 128 \
  --calib-seqlen 2048 \
  --w-bits 4 \
  --w-group-size 128 \
  --batch-size 1 \
  --search-scale False \
  --work-dir $WORK_DIR

绝大多数情况下，在执行上述命令时，可选参数可不用填写，使用默认的即可。比如量化 internlm/internlm2_5-7b-chat 模型，命令可以简化为：

lmdeploy lite auto_awq internlm/ianternlm2-chat-7b --work-dir internlm2_5-7b-chat-4bit

Note:

  • 我们建议 --work-dir 参数带有模型名字，就像上面的例子展示的那样。这样在推理时，就不用指定对话模板了。因为推理接口会以模糊搜索方式，选出和 --work-dir 近似的对话模板
  • 如果量化模型精度有损，建议开启 --search-scale 重新量化，并调大 --batch-size，比如 8。search_scale 开启后，量化过程会比较耗时。--batch-size 会影响内存占用量，可以根据实际情况，酌情调整。

量化后的模型，可以用一些工具快速验证对话效果。

比如，直接在控制台和模型对话，

lmdeploy chat ./internlm2_5-7b-chat-4bit --model-format awq

或者，启动gradio服务，

lmdeploy serve gradio ./internlm2_5-7b-chat-4bit --server-name {ip_addr} --server-port {port} --model-format awq

然后，在浏览器中打开 http://{ip_addr}:{port}，即可在线对话

模型评测

我们使用 OpenCompass 评测量化模型在各个维度上的能力

模型推理

量化后的模型，通过以下几行简单的代码，可以实现离线推理：

from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig
engine_config = TurbomindEngineConfig(model_format='awq')
pipe = pipeline("./internlm2_5-7b-chat-4bit", backend_config=engine_config)
response = pipe(["Hi, pls intro yourself", "Shanghai is"])
print(response)

关于 pipeline 的详细介绍，请参考这里

除了推理本地量化模型外，LMDeploy 还支持直接推理 huggingface hub 上的通过 AWQ 量化的 4bit 权重模型，比如 lmdeploy 空间和 TheBloke 空间下的模型。

# 推理 lmdeploy 空间下的模型
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig
pipe = pipeline("lmdeploy/llama2-chat-70b-4bit",
                backend_config=TurbomindEngineConfig(model_format='awq', tp=4))
response = pipe(["Hi, pls intro yourself", "Shanghai is"])
print(response)

# 推理 TheBloke 空间下的模型（试试codellama行不行）
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig
pipe = pipeline("TheBloke/LLaMA2-13B-Tiefighter-AWQ",
                backend_config=TurbomindEngineConfig(model_format='awq'),
                chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='llama2')
                )
response = pipe(["Hi, pls intro yourself", "Shanghai is"])
print(response)

推理服务

LMDeploy api_server 支持把模型一键封装为服务，对外提供的 RESTful API 兼容 openai 的接口。以下为服务启动的示例：

lmdeploy serve api_server ./internlm2_5-7b-chat-4bit --backend turbomind --model-format awq

服务默认端口是23333。在 server 启动后，你可以在终端通过api_client与server进行对话：

lmdeploy serve api_client http://0.0.0.0:23333

还可以通过 Swagger UI http://0.0.0.0:23333 在线阅读和试用 api_server 的各接口，也可直接查阅文档，了解各接口的定义和使用方法。

推理性能

我们在 NVIDIA GeForce RTX 4090 上使用 profile_generation.py，分别测试了 4-bit Llama-2-7B-chat 和 Llama-2-13B-chat 模型的 token 生成速度。测试配置为 batch size = 1，(prompt_tokens, completion_tokens) = (1, 512)

model llm-awq mlc-llm turbomind
Llama-2-7B-chat 112.9 159.4 206.4
Llama-2-13B-chat N/A 90.7 115.8