大模型学习之书生·浦语大模型5——基于LMDeploy大模型量化部署实践

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目录

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大模型部署背景

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LMDeploy部署

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量化

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TurboMind

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API server

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动手实践环节

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1.创建开发机

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2.创建虚拟环境

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3.服务部署

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在线转换模型
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离线转换

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4.TurboMind推理

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  • TurboMind+API服务
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    提供了一些API的接口
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  • Gradio Demo演示
    API server作为后端
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    注意这里要同时启动API server的
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TurboMind推理作为后端
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5.Benchmark

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模型量化

模型量化以在保证精度的同时，降低空间占用以及加快推理速度。

KV Cache量化

  • 第一步：计算minmax
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  • 第二步：通过minmax获取量化参数
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  • 第三步：修改配置文件，打开一些开关

  • 量化效果：
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  • 性能有下降，也有提升
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W4A16量化

  • 第一步：计算minmax
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  • 第二步：量化权重模型
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  • 第三步：转换为TurboMind格式
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量化效果
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参考

  • https://github.com/InternLM/

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