请问Lmdeploy是否支持batch inference

[leoozy]

您好，我使用lmdeploy部署internvl2-72b模型，想要实现batch inference。但是实际发现internvl仍然是一个请求处理完再处理下一个，没有实现真正的batch inference。而batch inference又很重要。非常感谢

[irexyc]

你是怎么用的？起服务然后用openai的接口来用的么？

[zzjchen]

我最开始是按照 here 用4个A100起服务，然后用openai接口调用的.。然后发现：多个请求几乎同时到达也是处理完一个请求再处理下一个。
然后我看到了issue 2327 , 把 --vision-max-batch-size 改为了128，但仍然不能看到多个请求被作为一个batch同时处理（打开--log-level INFO发现ImageEncoder forward还是几乎都是1）
随后我尝试了用8个A100起服务，命令如下（前面的命令也基本一样）

model_path='/path/to/InternVL2-Llama3-76B'
MODEL_NAME=InternVL2-Llama3-76B'
PORT=23334
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 lmdeploy serve api_server ${model_path} --model-name ${MODEL_NAME} --backend turbomind --enable-prefix-caching --vision-max-batch-size 128 --log-level INFO --server-port ${PORT} --tp 8 --chat-template /path/to/lmdeploy_internvl2_chat_template.json

客户端（本地）用如下一个测试脚本作为调用的示例（多个进程同时调用这个服务），代码改自 here：

from openai import OpenAI
import multiprocessing as mp
import time

def call_api(client,model_name,rank):
    for i in range(10):
        t=time.time()
        response = client.chat.completions.create(
            model=model_name,
            messages=[{
                'role':'user',
                'content': [{
                    'type': 'text',
                    'text': 'describe this image',
                }, {
                    'type': 'image_url',
                    'image_url': {
                        'url':
                        'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/resource/tiger.jpeg',
                    },
                }],
            }],
            temperature=0.8,
            top_p=0.8)
        tt=time.time()-t
        print("rank",rank,'time',tt,'turn',i)
    
if __name__=="__main__":
    client = OpenAI(
        api_key='YOUR_API_KEY',
        base_url="http://172.16.78.10:23334/v1"
    )
    model_name = client.models.list().data[0].id #Internvl2-llama3-76B
    processes=[]
    tt=time.time()
    for i in range(40):
        p=mp.Process(target=call_api,args=(client,model_name,i))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()
    ttt=time.time()-tt
    print("Total Duration",ttt)

在server的日志里：ImageEncoder forward batchsize不为1的时候仅有22次(16次为2，2次为3，4次为4)，占约仅为5%
感觉是server自动在做batch?但是多数时候不等有没有batch它自己就先把一个图片传走了？

[leoozy]

你是怎么用的？起服务然后用openai的接口来用的么？

嗯嗯，具体的使用方法我的同学在上面写了，非常感谢

[irexyc]

@zzjchen @leoozy

vision 和 llm 要分开来看。

vision默认不并发（默认一次处理一张图，但是如果一张图经过预处理有12个patch，实际上也是有batchd的)， vision-max-batch-size 设置大于1的数的话，vision有概率同时处理多张图，不过目前的策略没有在收到请求等待一小段时间，所以实际上vision组batch的概率并不高。不过vision组batch在pytorch引擎下收益并不大，对于较大的模型基本上时间是线性的，而且如果batch很大，会严重增加第一个token的输出时间。

llm 的部分会自动组batch，只要前面的请求还没处理完，然后又收到了新请求，就会组batch，具体的可以将log_level设置为INFO，然后观察这种log，如下面这种，表示目前batch中有8个请求，其7个在decode阶段，一个在prefill阶段。

[TM][INFO] [Forward] [0, 8), dc=7, pf=1, ...

[zzjchen]

OK，感谢。我看一下

[zzjchen]

感谢，我明白了。