LMDeploy 大模型量化部署实践

部署：
在设备上运行起来，能够接受输入，返回输出。

最重要的就是性能和效率方面的考虑。大模型也是模型的一种，内存开销大，7b 要14G左右的显存。
因为是自回归的方式，需要把中间结果缓存下来，生成的结果越多，占的显存就越大。
生成过程就是采样的过程。

推理的时候是如何解决这种要生成万字的情况？依赖前一个生成的时候是怎么处理的？

服务也是一个框架支持起来的。
推理引擎是 C++ 写的，上层是 Python. 可以把 Python 当成一个客户端。

量化是非常有必要的。
请求的吞吐量。

提升推理的速度

核心功能

量化

降低存储空间，

大模型是访存密集型任务。
如何做量化？

• GPTQ 算法
• AWQ 算法的推理速度更快，量化的时间更短
  观察到在一个矩阵，模型在推理过程中，矩阵计算、张量计算中，只有非常少部分的参数是非常重要的。
  
  

推理引擎

使用 TurboMind 推理模型需要先将模型转化为 TurboMind 的格式，目前支持在线转换和离线转换两种形式。在线转换可以直接加载 Huggingface 模型，离线转换需需要先保存模型再加载。
TurboMind 是一款关于 LLM 推理的高效推理引擎，基于英伟达的 FasterTransformer 研发而成。它的主要功能包括：LLaMa 结构模型的支持，persistent batch 推理模式和可扩展的 KV 缓存管理器。

推理服务

2.3 TurboMind推理+API服务

量化原理补充

使用 LMDeploy 以本地对话、网页Gradio、API服务中的一种方式部署 InternLM-Chat-7B 模型，生成 300 字的小故事（需截图）