LMDeploy 量化部署实践闯关任务
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前言
- 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。
- 使用Function call功能让大模型完成一次简单的"加"与"乘"函数调用。
一、任务一
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
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。
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
W4A16 量化+ KV cache+KV cache 量化
量化命令
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
量化后的模型做KV cache
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
二、任务二
使用Function call
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
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。
# 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)
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。
此时代表我们成功地使用本地API与大模型进行了一次对话，如果切回第一个终端窗口，会看到如下信息，这代表其成功的完成了一次用户问题GET与输出POST。
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。
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)
现在让我们输入以下指令运行python代码。
python /root/internlm2_5_func.py
不知道为什么，始终会报错：
报错信息显示是代理原因，因此我们将代码进行修改，不再使用api开发形式，直接本地导入量化以后的模型权重，代码如下：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
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 only'}]
# Load the model and tokenizer
model_path = '/root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16,
trust_remote_code=True
).cuda()
# Prepare input text
input_text = messages[0]['content']
# Tokenize input
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
# Generate output
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(
inputs.input_ids,
max_length=50,
temperature=0.1,
top_p=0.8,
)
# Decode and print output
response_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("Response:", response_text)
# Simulate tool execution
func1_name = "add"
func1_args = {'a': 3, 'b': 5}
func1_out = eval(f'{func1_name}(**{func1_args})')
print("Function 1 Output:", func1_out)
func2_name = "mul"
func2_args = {'a': func1_out, 'b': 2}
func2_out = eval(f'{func2_name}(**{func2_args})')
print("Function 2 Output:", func2_out)
稍待片刻终端输出如下。
