记住这种感觉,一会儿体验一下LMDeploy的推理速度,感受一下对比~(手动狗头),当前测试共用了36.33秒。 2.4 使用LMDeploy与模型对话 这一小节我们来介绍如何应用LMDeploy直接与模型进行对话。 首先激活创建好的conda环境: conda activate lmdeploy 使用LMDeploy与模型进行对话的通用命令格式为: lmdeploy chat [HF格式模型路...
方案1:创建一个干净的 conda 环境,pip安装 lmdeploy。支持的 python 版本是 3.8 - 3.12 conda create -n lmdeploy python=3.8 -y conda activate lmdeploy pip install lmdeploy 到这里为止,可以使用 lmdeploy 部署 LLM 模型。 但,如果要部署 VLM 模型,比如 InternVL系列,InternLM-XComposer系列、LLaVA 等等,...
LMDeploy是涵盖了大模型任务的全套轻量化、部署和服务解决方案,核心功能包括高效推理、可靠量化、便捷服务和状态推理。 (一)模型高效推理 (二)模型量化压缩 (三)服务化部署 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...
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。 我们也可以直接启动本地的 Huggingface 模型,如下所示。 lmdeploy chat turbomind /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --model-name internlm-chat-7b 1. 以上命令都...
$ conda create -n CONDA_ENV_NAME --clone/share/conda_envs/internlm-base 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 结果如下所示。 # conda environments:#base * /root/.conda lmdeploy /root/.conda/envs/lmdeploy ...
--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...
同时,针对推理,lmdeploy框架还提供了turbomind引擎,其支持连续批处理,高性能cuda kernel和 paged attention等技术,相比vllm等框架呈现出了推理速度的优势 ## 服务部署 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...
视频地址:LMDeploy 大模型量化部署实践 li4692625 粉丝:0文章:4 关注 模型部署 定义 产品形态 计算设备 大模型特点 内存开销大 动态shape 结构简单 部署挑战 设备存储 推理速度 服务质量 部署方案:技术点 (模型并行 transformer计算和访存优化 低比特量化 Continuous Batch Page Attention)方案(云端 移动端) ...
第5 节 LMDeploy 量化部署 LLM 实践 第6 节 Lagent & AgentLego 智能体应用搭建 第7 节 OpenCompass 大模型评测实战 第8 节 大模型微调数据构造 补充课程 第1 节 VLM 经典工作综述 第2 节 LMDeploy 高效部署 InternVL & 浦语·灵笔实践 第3 节 XTuner 微调 LLaVA 实践书生...
InternLM/lmdeploy Fork: 406 Star: 4519 (更新于 2024-10-29 14:36:25) license: Apache-2.0 Language: Python .LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLMs. 最后发布版本: v0.6.0a0 ( 2024-08-26 17:12:19)