在服务器端,LLM Deploy支持CPU、单GPU和多GPU等多种部署方式。通过高效的推理引擎和量化技术,LLM Deploy能够轻松应对高并发、低延迟的推理需求。 2. 移动端/边缘端部署 对于移动端和边缘端设备,LLM Deploy同样提供了轻量化的部署方案。通过模型压缩和量化等技术手段,LLM Deploy能够将LLM模型部署到资源受限的设备上,...
C++:https://github.com/InternLM/lmdeploy/tree/main/src/turbomind PyTorch lmdeploy.pytorch 是 LMDeploy 提供的推理后端之一。与着重于性能的 turbomind 相比,lmdeploy.pytorch 以较小的性能开销为代价,提供了一套更容易开发与扩展的大模型推理实现。 具体关于API、Engine、Component、Feature推理实现这四个模块的...
对于HuggingFace格式的模型,LMDeploy提供了自动转换功能,使其能够适用于TurboMind推理引擎。 2. 模型量化 模型量化是减少模型计算量和内存开销的有效手段。LMDeploy支持多种量化方法,包括KV Cache量化和模型权重量化。 KV Cache量化:通过量化注意力机制中的K和V向量,减少显存占用,提升推理速度。 模型权重量化:将FP16或F...
LMDeploy支持的模型数量 LMDeploy具有卓越的通用性和可适配性,目前以支持11种模型部署,高效适应不同模型选择
6.3 定量比较LMDeploy与Transformer库的推理速度差异 课后作业 基础作业(结营必做) 进阶作业 0.基础知识 0.1大模型部署背景 模型部署的定义: 在软件工程中,部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。 在人工智能领域,模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说,模型部署就是将训练好的深度学习模型...
lmdeploy 实现了GPU服务端部署,它有如下特点: 速度有保障:这是 lmdeploy 吞吐量测试结果,已经超过一些常见框架。 支持Tensor Parallel:眼下 7B 精度是“按下葫芦起了瓢”,终究要运行更大模型。买不到 A100 不用怕,可以把 65B 或更大的模型,切分到多个 3090 上运行。
studio-conda-t lmdeploy-o pytorch-2.1.2 环境创建成功后 本地环境创建conda环境 注意,如果你在上一步已经在InternStudio开发机上创建了conda环境,这一步就没必要执行了。 打开命令行终端,让我们来创建一个名为lmdeploy的conda环境,python版本为3.10。
配置lmdeploy运行环境 下载internlm-chat-1.8b模型 以命令行方式与模型对话 进阶作业# 完成以下任务,并将实现过程记录截图: 设置KV Cache最大占用比例为0.4,开启W4A16量化,以命令行方式与模型对话。 以API Server方式启动 lmdeploy,开启 W4A16量化,调整KV Cache的占用比例为0.4,分别使用命令行客户端与Gradio网页客户...
TurboMind与LMDeploy的关系:LMDeploy是涵盖了LLM 任务全套轻量化、部署和服务解决方案的集成功能包,TurboMind是LMDeploy的一个推理引擎,是一个子模块。LMDeploy也可以使用pytorch作为推理引擎。 TurboMind与TurboMind模型的关系:TurboMind是推理引擎的名字,TurboMind模型是一种模型存储格式,TurboMind引擎只能推理TurboMind格...
地址:https://github.com/InternLM/lmdeploy 简介:该项目支持 LLM(大语言模型)和 VL(视觉语言模型)任务在 NVIDIA 设备上量化、推理和服务。LMDeploy 支持有状态的推理,可以缓存对话,记住历史。它实现了 Persistent Batch(即 Continuous Batch),Blocked K/V Cache,动态拆分和融合,张量并行,高效的计算 kernel等重要...