一. 大模型部署面临的挑战

1. 计算量巨大

        大模型参数量巨大，前向推理时需要进行大量计算。

2. 内存开销巨大

        大模型在推理过程中，以FP16为例，20B模型仅加载参数就需40G+显存，175B模型更是需要350G+显存。同时在推理过程中，为避免重复计算，会将计算注意力得到的KV进行缓存。

        而目前的最大的GPU的显存仅为80GB。

3. 访存瓶颈

        大模型推理时”访问密集“型任务。目前硬件计算数据"远快于”显存带宽，存在严重的访存性能瓶颈。

二. LMDeploy

1. 简介

        LMDeploy由MMDeploy 和 MMRazor 团队联合开发，时涵盖了LLM任务的全套轻量化，部署和服务解决方案。核心功能包括高效推理，可靠量化，便捷服务和有状态推理。

2. 核心功能

        LMDeploy主要提供 模型高效推理，量化压缩，服务化部署等核心功能。

3. 支持的模型

        不仅仅支持InternLM，而且支持目前大部分的开源模型，包括国外的LLama，国内的Qwen, baichuan等。