此外,通过 LMDeploy 应用 kv 量化非常简单,只需要设定quant_policy和cache-max-entry-count参数。目前,LMDeploy 规定quant_policy=4表示 kv int4 量化,quant_policy=8表示 kv int8 量化。 我们通过2.1 LMDeploy API部署InternLM2.5的实践为例,输入以下指令,启动API服务器。 lmdeploy serve api_server \ /root/...
lmdeploy chat turbomind internlm/internlm-chat-20b-4bit--model-name internlm-chat-20b lmdeploy chat turbomind Qwen/Qwen-7B-Chat--model-name qwen-7b 上面两行命令分别展示了如何直接加载 Huggingface 的模型,第一条命令是加载使用 lmdeploy 量化的版本,第二条命令是加载其他 LLM 模型。 我们也可以直接...
(一)LMDeploy API部署InternLM2.5 1、启动API服务器 conda activate lmdeploy lmdeploy serve api_server\/root/models/internlm2_5-1_8b-chat\--model-format hf\--quant-policy0\--server-name 0.0.0.0\--server-port23333\--tp1 命令解释: lmdeploy serve api_server:这个命令用于启动API服务器。 /root...
# 如果你是 InternStudio 可以直接使用 # studio-conda-t lmdeploy-o pytorch-2.1.2# 初始化环境 conda create-n lmdeploy python=3.10conda activate lmdeploy conda install pytorch==2.1.2torchvision==0.16.2torchaudio==2.1.2pytorch-cuda=12.1-c pytorch-c nvidia 安装LMDeploy 最新版 pip install-Ulmdepl...
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。
conda create -n lmdeploy --clone /share/conda_envs/internlm-base 1. 如果clone操作过慢,可采用如下操作: AI检测代码解析 /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh lmdeploy 1. 我们取CONDA_ENV_NAME为lmdeploy,复制完成后,可以在本地查看环境。
LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLM, developed by theMMRazorandMMDeployteams. It has the following core features: Efficient Inference: LMDeploy delivers up to 1.8x higher request throughput than vLLM, by introducing key features like persistent batch(a.k.a. continuo...
lmdeploy chat turbomind /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --model-name internlm-chat-7b 以上命令都会启动一个本地对话界面,通过 Bash 可以与 LLM 进行对话。2.1.2 离线转换离线转换需要在启动服务之前,将模型转为 lmdeploy TurboMind 的格式,如下所示。
Llama 3 近期重磅发布,发布了 8B 和 70B 参数量的模型,LMDeploy 对 Llama 3 部署进行了光速支持,同时对 LMDeploy 推理 Llama 3 进行了测试,在公平比较的条件下推理效率是 vLLM 的 1.8 倍。 书生·浦语和机智流社区同学光速投稿了 LMDeploy 高效量化部署 Llama 3,欢迎 Star。
LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLM, developed by theMMRazorandMMDeployteams. It has the following core features: Efficient Inference: LMDeploy delivers up to 1.8x higher request throughput than vLLM, by introducing key features like persistent batch(a.k.a. continuo...