【书生大模型实战营】进阶岛第3关_L2G3000_LMDeploy 量化部署进阶实践 中等

闯关关卡

基础任务（完成此任务即完成闯关）

• 使用结合W4A16量化与kv cache量化的internlm2_5-1_8b-chat模型封装本地API并与大模型进行一次对话，作业截图需包括显存占用情况与大模型回复，参考4.1 API开发(优秀学员必做)，请注意2.2.3节与4.1节应使用作业版本命令。
• 使用Function call功能让大模型完成一次简单的"加"与"乘"函数调用，作业截图需包括大模型回复的工具调用情况，参考4.2 Function call(选做)

1 配置LMDeploy环境

1.1 InternStudio开发机创建与环境搭建

点选开发机，自拟一个开发机名称，选择Cuda12.2-conda镜像。

所以我们需要大于14GB的显存，选择 30%A100*1(24GB显存容量)，后选择立即创建，等状态栏变成运行中，点击进入开发机，我们即可开始部署。

在终端中，让我们输入以下指令，来创建一个名为lmdeploy的conda环境，python版本为3.10，创建成功后激活环境并安装0.5.3版本的lmdeploy及相关包。

conda create -n lmdeploy  python=3.10 -y
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 -y
pip install timm==1.0.8 openai==1.40.3 lmdeploy[all]==0.5.3

pip install datasets==2.19.2

1.2 InternStudio环境获取模型

为方便文件管理，我们需要一个存放模型的目录，本教程统一放置在/root/models/目录。

运行以下命令，创建文件夹并设置开发机共享目录的软链接。

mkdir /root/models
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat /root/models
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-1_8b-chat /root/models
ln -s /root/share/new_models/OpenGVLab/InternVL2-26B /root/models

此时，我们可以看到/root/models中会出现internlm2_5-7b-chat、internlm2_5-1_8b-chat和InternVL2-26B文件夹。

教程使用internlm2_5-7b-chat和InternVL2-26B作为演示。由于上述模型量化会消耗大量时间(约8h)，量化作业请使用internlm2_5-1_8b-chat模型完成。

1.3 LMDeploy验证启动模型文件

在量化工作正式开始前，我们还需要验证一下获取的模型文件能否正常工作，以免竹篮打水一场空。

让我们进入创建好的conda环境并启动InternLM2_5-7b-chat！

conda activate lmdeploy
lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat

此时，我们可以在CLI(“命令行界面” Command Line Interface的缩写)中和InternLM2.5尽情对话了，注意输入内容完成后需要按两次回车才能够执行，以下为示例。

2 LMDeploy与InternLM2.5

2.1 LMDeploy API部署InternLM2.5

在上一章节，我们直接在本地部署InternLM2.5。而在实际应用中，我们有时会将大模型封装为API接口服务，供客户端访问。

2.1.1 启动API服务器

首先让我们进入创建好的conda环境，并通下命令启动API服务器，部署InternLM2.5模型：

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_server \
   /root/models/internlm2_5-7b-chat \
   --model-format hf \
   --quant-policy 0 \
   --server-name 0.0.0.0 \
   --server-port 23333 \
   --tp 1

这一步由于部署在远程服务器上，所以本地需要做一下ssh转发才能直接访问。在你本地打开一个cmd或powershell窗口，输入命令如下：

 ssh -CNg -L 23333:127.0.0.1:23333 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 你的ssh端口号

输入后，首次访问可能会询问你是否继续连接，敲入yes并回车即可。之后会要求输入密码，按下图所示复制密码。

然后打开浏览器，访问http://127.0.0.1:23333看到如下界面即代表部署成功。

2.1.2 以命令行形式连接API服务器

关闭http://127.0.0.1:23333网页，但保持终端和本地窗口不动，按箭头操作新建一个终端。

运行如下命令，激活conda环境并启动命令行客户端。

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_client http://localhost:23333

稍待片刻，等出现double enter to end input >>>的输入提示即启动成功，此时便可以随意与InternLM2.5对话，同样是两下回车确定，输入exit退出。

2.1.3 以Gradio网页形式连接API服务器

保持第一个终端不动，在新建终端中输入exit退出。

输入以下命令，使用Gradio作为前端，启动网页。

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

稍待片刻，等终端如下图所示便保持两个终端不动。

关闭之前的cmd/powershell窗口，重开一个，再次做一下ssh转发(因为此时端口不同)。在你本地打开一个cmd或powershell窗口，输入命令如下。

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh端口号>

重复上述操作，待窗口保持在如下状态即可。

打开浏览器，访问地址http://127.0.0.1:6006，然后就可以与模型尽情对话了。

2.2 LMDeploy Lite

随着模型变得越来越大，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。LMDeploy 提供了权重量化和 k/v cache两种策略。

2.2.1 设置最大kv cache缓存大小

首先我们先来回顾一下InternLM2.5正常运行时占用显存。

占用了23GB，那么试一试执行以下命令，再来观看占用显存情况。

lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat --cache-max-entry-count 0.4

稍待片刻，观测显存占用情况，可以看到减少了约4GB的显存。

2.2.2 设置在线 kv cache int4/int8 量化

我们通过2.1 LMDeploy API部署InternLM2.5的实践为例，输入以下指令，启动API服务器。

lmdeploy serve api_server \
   /root/models/internlm2_5-7b-chat \
   --model-format hf \
   --quant-policy 4 \
   --cache-max-entry-count 0.4\
   --server-name 0.0.0.0 \
   --server-port 23333 \
   --tp 1

想要和此时的模型对话的话可以回顾2.1.2 以命令行形式连接API服务器或者2.1.3 以Gradio网页形式连接API服务器的内容自行对话，步骤完全一致，本章主要观测显存状态。

2.2.3 W4A16 模型量化和部署

让我们回到LMDeploy，在最新的版本中，LMDeploy使用的是AWQ算法，能够实现模型的4bit权重量化。输入以下指令，执行量化工作。(不建议运行，在InternStudio上运行需要8小时)

lmdeploy lite auto_awq \
  /root/models/internlm2_5-7b-chat \
 --calib-dataset 'ptb' \
 --calib-samples 128 \
 --calib-seqlen 2048 \
 --w-bits 4 \
 --w-group-size 128 \
 --batch-size 1 \
 --search-scale False \
 --work-dir /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit

完成作业时请使用1.8B模型进行量化：(建议运行以下命令)

lmdeploy lite auto_awq \
  /root/models/internlm2_5-1_8b-chat \
 --calib-dataset 'ptb' \
 --calib-samples 128 \
 --calib-seqlen 2048 \
 --w-bits 4 \
 --w-group-size 128 \
 --batch-size 1 \
 --search-scale False \
 --work-dir /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit

等待推理完成，便可以直接在你设置的目标文件夹看到对应的模型文件。

那么推理后的模型和原本的模型区别在哪里呢？最明显的两点是模型文件大小以及占据显存大小。

我们可以输入如下指令查看在当前目录中显示所有子目录的大小。

cd /root/models/
du -sh *

那么原模型大小呢？输入以下指令查看。

cd /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/
du -sh *

那么显存占用情况对比呢？输入以下指令启动量化后的模型。

lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit/ --model-format awq

稍待片刻，我们直接观测右上角的显存占用情况。

2.2.4 W4A16 量化+ KV cache+KV cache 量化

输入以下指令，让我们同时启用量化后的模型、设定kv cache占用和kv cache int4量化。

lmdeploy serve api_server \
   /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit/ \
   --model-format awq \
   --quant-policy 4 \
   --cache-max-entry-count 0.4\
   --server-name 0.0.0.0 \
   --server-port 23333 \
   --tp 1

3 LMDeploy与InternVL2

本次实践选用InternVL2-26B进行演示，其实就根本来说作为一款VLM和上述的InternLM2.5在操作上并无本质区别，仅是多出了"图片输入"这一额外步骤，但作为量化部署进阶实践，选用InternVL2-26B目的是带领大家体验一下LMDeploy的量化部署可以做到何种程度。

3.1 LMDeploy Lite

InternVL2-26B需要约70+GB显存，但是为了让我们能够在30%A100上运行，需要先进行量化操作，这也是量化本身的意义所在——即降低模型部署成本。

3.1.1 W4A16 模型量化和部署

针对InternVL系列模型，让我们先进入conda环境，并输入以下指令，执行模型的量化工作。(本步骤耗时较长，请耐心等待)

conda activate lmdeploy
lmdeploy lite auto_awq \
  /root/models/InternVL2-26B \
 --calib-dataset 'ptb' \
 --calib-samples 128 \
 --calib-seqlen 2048 \
 --w-bits 4 \
 --w-group-size 128 \
 --batch-size 1 \
 --search-scale False \
 --work-dir /root/models/InternVL2-26B-w4a16-4bit

等待推理完成，便可以在左侧/models内直接看到对应的模型文件。

3.1.2 W4A16 量化+ KV cache+KV cache 量化

输入以下指令，让我们启用量化后的模型。

lmdeploy serve api_server \
   /root/models/InternVL2-26B-w4a16-4bit \
   --model-format awq \
   --quant-policy 4 \
   --cache-max-entry-count 0.1\
   --server-name 0.0.0.0 \
   --server-port 23333 \
   --tp 1

启动后观测显存占用情况，此时只需要约23.8GB的显存，已经是一张30%A100即可部署的模型了。

3.2 LMDeploy API部署InternVL2

具体封装操作与之前大同小异，仅仅在数个指令细节上作调整，故本章节大部分操作与2.1 LMDeploy API部署InternLM2.5中几近完全一样，同学们可自行"依葫芦画瓢"，以下教程仅做参考。

通过以下命令启动API服务器，部署InternVL2模型：

lmdeploy serve api_server \
   /root/models/InternVL2-26B-w4a16-4bit/ \
   --model-format awq \
   --quant-policy 4 \
   --cache-max-entry-count 0.1 \
   --server-name 0.0.0.0 \
   --server-port 23333 \
   --tp 1

其余步骤与2.1.1 启动API服务器剩余内容一致。

命令行形式、Gradio网页形式连接操作与

2.1.2 以命令行形式连接API服务器

2.1.3 以Gradio网页形式连接API服务器

步骤流程、指令完全一致，不再赘述。

以下为Gradio网页形式连接成功后对话截图。

4 LMDeploy之FastAPI与Function call

之前在2.1.1 启动API服务器与3.2 LMDeploy API部署InternVL2均是借助FastAPI封装一个API出来让LMDeploy自行进行访问，在这一章节中我们将依托于LMDeploy封装出来的API进行更加灵活更具DIY的开发。

4.1 API开发

完成作业时请使用以下命令：

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_server \
   /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit \
   --model-format awq \
   --cache-max-entry-count 0.4 \
   --quant-policy 4 \
   --server-name 0.0.0.0 \
   --server-port 23333 \
   --tp 1

保持终端窗口不动，按箭头操作新建一个终端。

在新建终端中输入如下指令，新建internlm2_5.py。

touch /root/internlm2_5.py

此时我们可以在左侧的File Broswer中看到internlm2_5.py文件，双击打开。将以下内容复制粘贴进internlm2_5.py。

按Ctrl+S键保存（Mac用户按Command+S）。

现在让我们在新建终端输入以下指令激活环境并运行python代码。

conda activate lmdeploy
python /root/internlm2_5.py

终端会输出如下结果。

4.2 Function call

关于Function call，即函数调用功能，它允许开发者在调用模型时，详细说明函数的作用，并使模型能够智能地根据用户的提问来输入参数并执行函数。完成调用后，模型会将函数的输出结果作为回答用户问题的依据。

首先让我们进入创建好的conda环境并启动API服务器。

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_server \
   /root/models/internlm2_5-7b-chat \
   --model-format hf \
   --quant-policy 0 \
   --server-name 0.0.0.0 \
   --server-port 23333 \
   --tp 1

目前LMDeploy在0.5.3版本中支持了对InternLM2, InternLM2.5和llama3.1这三个模型，故我们选用InternLM2.5 封装API。

让我们使用一个简单的例子作为演示。输入如下指令，新建internlm2_5_func.py。

touch /root/internlm2_5_func.py

双击打开，并将以下内容复制粘贴进internlm2_5_func.py。

按Ctrl+S键保存（Mac用户按Command+S）。

现在让我们输入以下指令运行python代码。

python /root/internlm2_5_func.py

稍待片刻终端输出如下。

我们可以看出InternLM2.5将输入'Compute (3+5)*2'根据提供的function拆分成了"加"和"乘"两步，第一步调用function add实现加，再于第二步调用function mul实现乘，再最终输出结果16。