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...
lmdeploy lite auto_awq /root/model/internlm2-chat-1_8b --calib-dataset 'ptb' --calib-samples 128 --calib-seqlen 1024 --w-bits 4 --w-group-size 128 --work-dir /root/internlm2-chat-1_8b-4bit 关于这条命令行的解释,大模型生成的结果如下: 1. lmdeploy lite auto_awq lmdeploy lit...
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 支持直接读取 Huggingface 模型权重,目前共支持三种类型: 在huggingface.co 上面通过 lmdeploy 量化的模型,如llama2-70b-4bit,internlm-chat-20b-4bit huggingface.co 上面其他 LM 模型,如 Qwen/Qwen-7B-Chat 示例如下: 代码语言:javascript 复制 # 需要能访问 Huggingface 的网络环境 lmdeploy chat turbo...
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。
LMDeploy量化部署LLM&VLM 实践笔记 大模型部署是什么 当我们训练好模型后,需要将算法成果进行落地,模型部署就是把已经训练好的模型放在特定的环境中进行运行的过程。 大模型部署遇到的难题 (一)计算量巨大 大模型的参数高达7b,20b等,前向推理需要大量计算
LMDeploy是LLM在英伟达设备上部署的全流程解决方案。包括模型轻量化、推理和服务。 推理性能:LMDeploy遥遥领先 LMDeploy核心功能-量化 做Weight Only量化原因:LLMs是显存密集型任务,大多数实践在生成Token阶段。一举两多得,将FP16模型权重降到1/4,降低访存成本,还增加了显存。
LMDeploy是LLM在英伟达设备上部署的全流程解决方案。包括模型轻量化、推理和服务。 推理性能:LMDeploy遥遥领先 LMDeploy核心功能-量化 做Weight Only量化原因:LLMs是显存密集型任务,大多数实践在生成Token阶段。一举两多得,将FP16模型权重降到1/4,降低访存成本,还增加了显存。
--work-dir /root/internlm2-chat-1_8b-4bit 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. LMDeploy服务(serve) 在生产环境下,我们有时会将大模型封装为API接口服务,供客户端访问。 步骤依次是启动api 服务器,使用命令行客户端连接服务器,运行后可以直接与它进行对话...
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: /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。 conda env list ...