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闯关任务
任务描述：LMDeploy 量化部署实践闯关任务
任务文档：LMDeploy 量化部署进阶实践
完成结果
- 使用结合W4A16量化与kv cache量化的internlm2_5-7b-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)
- 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
环境准备/安装：
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
模型准备：
mkdir /root/models
ln -s /root/share/new_models//Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat /root/models
ln -s /root/share/new_models/OpenGVLab/InternVL2-26B /root/models
LMDeploy验证启动模型文件：
lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat
LMDeploy API部署InternLM2.5：
(1) 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
这一步由于部署在远程服务器上，所以本地需要做一下端口映射才能访问。本地打开一个cmd或powershell窗口，输入命令；
ssh -CNg -L 23333:127.0.0.1:23333 [email protected] -p 你的ssh端口号
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) 以命令行形式连接API服务器，运行如下命令以启动命令行客户端；
lmdeploy serve api_client http://localhost:23333
(3) 以Gradio网页形式连接API服务器，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
因为此时端口不同，需要重新做一下端口映射；
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 [email protected] -p <你的ssh端口号>
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。
LMDeploy Lite 大模型压缩：
(1) 设置在线 kv cache int4/int8 量化以及kv cache缓存大小(参数：quant-policy、cache-max-entry-count)；
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
(2) W4A16 模型量化和部署，输入以下指令，执行量化工作(量化很慢)；
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
(3) W4A16 量化+ KV cache+KV cache 量化；
lmdeploy serve api_server \
/root/models/internlm2_5-7b-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
结合W4A16量化与kv cache量化的internlm2_5-7b-chat模型封装本地API并与大模型进行一次对话：
(1) 输入指令启动API服务器；
lmdeploy serve api_server \
/root/models/internlm2_5-7b-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
(2) 新建internlm2_5.py，具体实现如下；
# 导入openai模块中的OpenAI类，这个类用于与OpenAI API进行交互
from openai import OpenAI
# 创建一个OpenAI的客户端实例，需要传入API密钥和API的基础URL
client = OpenAI(
api_key='YOUR_API_KEY',
# 替换为你的OpenAI API密钥，由于我们使用的本地API，无需密钥，任意填写即可
base_url="http://0.0.0.0:23333/v1"
# 指定API的基础URL，这里使用了本地地址和端口
)
# 调用client.models.list()方法获取所有可用的模型，并选择第一个模型的ID
# models.list()返回一个模型列表，每个模型都有一个id属性
model_name = client.models.list().data[0].id
# 使用client.chat.completions.create()方法创建一个聊天补全请求
# 这个方法需要传入多个参数来指定请求的细节
response = client.chat.completions.create(
model=model_name,
# 指定要使用的模型ID
messages=[
# 定义消息列表，列表中的每个字典代表一个消息
{"role": "system", "content": "你是一个友好的小助手，负责解决问题."},
# 系统消息，定义助手的行为
{"role": "user", "content": "帮我讲述一个关于狐狸和西瓜的小故事"},
# 用户消息，询问时间管理的建议
],
temperature=0.8,
# 控制生成文本的随机性，值越高生成的文本越随机
top_p=0.8
# 控制生成文本的多样性，值越高生成的文本越多样
)
# 打印出API的响应结果
print(response.choices[0].message.content)
(3) 运行上述python代码并得到最终输出结果，以及显存占用大小；
python /root/internlm2_5.py
使用Function call功能让大模型完成一次简单的"加"与"乘"函数调用：
(1) 启动API服务器；
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
(2) 新建internlm2_5_func.py；
from openai import OpenAI
def add(a: int, b: int):
return a + b
def mul(a: int, b: int):
return a * b
tools = [{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'add',
'description': 'Compute the sum of two numbers',
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'a': {
'type': 'int',
'description': 'A number',
},
'b': {
'type': 'int',
'description': 'A number',
},
},
'required': ['a', 'b'],
},
}
}, {
'type': 'function',
'function': {
'name': 'mul',
'description': 'Calculate the product of two numbers',
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'a': {
'type': 'int',
'description': 'A number',
},
'b': {
'type': 'int',
'description': 'A number',
},
},
'required': ['a', 'b'],
},
}
}]
messages = [{'role': 'user', 'content': 'Compute (3+5)*2'}]
client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:23333/v1')
model_name = client.models.list().data[0].id
response = client.chat.completions.create(
model=model_name,
messages=messages,
temperature=0.8,
top_p=0.8,
stream=False,
tools=tools)
print(response)
func1_name = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.name
func1_args = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments
func1_out = eval(f'{func1_name}(**{func1_args})')
print(func1_out)
messages.append({
'role': 'assistant',
'content': response.choices[0].message.content
})
messages.append({
'role': 'environment',
'content': f'3+5={func1_out}',
'name': 'plugin'
})
response = client.chat.completions.create(
model=model_name,
messages=messages,
temperature=0.8,
top_p=0.8,
stream=False,
tools=tools)
print(response)
func2_name = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.name
func2_args = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments
func2_out = eval(f'{func2_name}(**{func2_args})')
print(func2_out)
(3) 运行上述python代码并得到最终输出结果；
