LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]

训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程，部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说，LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架，也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。

常见推理方法
- Greedy Search 贪婪搜索方式。按照前面的讲解，模型会按照词表尺寸生成概率。贪婪方式会不断选择生成概率最大的token。该方法由于无脑选择了最大概率，因此模型会倾向于生成重复的文字，一般实际应用中很少使用
- Beam Search 和贪婪方式的区别在于，beam search会选择概率最大的k个。在生成下一个token时，每个前序token都会生成k个，这样整体序列就有k^2个，从这些序列中选择组合概率最大的k个，并递归地执行下去。k在beam search算法中被称为beam_size
- Sample 随机采样方式。按照词表每个token的概率采样一个token出来。这个方式多样性更强，是目前主流的生成方式。

1. 前言

1.1 重要推理超参数

do_sample：布尔类型。是否使用随机采样方式运行推理，如果设置为False，则使用beam_search方式
temperature：大于等于零的浮点数。公式为：

$$ q_i=\frac{\exp(z_i/T)}{\sum_{j}\exp(z_j/T)}\\ $$

从公式可以看出，如果T取值为0，则效果类似argmax，此时推理几乎没有随机性；取值为正无穷时接近于取平均。一般temperature取值介于[0, 1]之间。取值越高输出效果越随机。

如果该问答只存在确定性答案，则T值设置为0。反之设置为大于0。
top_k：大于0的正整数。从k个概率最大的结果中进行采样。k越大多样性越强，越小确定性越强。一般设置为20~100之间。
- 实际实验中可以先从100开始尝试，逐步降低top_k直到效果达到最佳。
top_p：大于0的浮点数。使所有被考虑的结果的概率和大于p值，p值越大多样性越强，越小确定性越强。一般设置0.7~0.95之间。
- 实际实验中可以先从0.95开始降低，直到效果达到最佳。
- top_p比top_k更有效，应优先调节这个参数。
repetition_penalty：大于等于1.0的浮点数。如何惩罚重复token，默认1.0代表没有惩罚。

1.2 KVCache

上面我们讲过，自回归模型的推理是将新的token不断填入序列生成下一个token的过程。那么，前面token已经生成的中间计算结果是可以直接利用的。具体以Attention结构来说：

$$ \text { Attention }(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^T}{\sqrt{d_k}}\right) V $$

推理时的Q是单token tensor，但K和V都是包含了所有历史token tensor的长序列，因此KV是可以使用前序计算的中间结果的，这部分的缓存就是KVCache，其显存占用非常巨大。

2. VLLM框架

网址: https://github.com/vllm-project/vllm

vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。

PagedAttention 是 vLLM 的核心技术，它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中，需要将所有输入Token的注意力键和值张量存储在GPU内存中，以生成下一个Token。这些缓存的键和值张量通常被称为KV缓存。

主要特性
- 通过PagedAttention对 KV Cache 的有效管理
- 传入请求的continus batching，而不是static batching
- 支持张量并行推理
- 支持流式输出
- 兼容 OpenAI 的接口服务
- 与 HuggingFace 模型无缝集成

VLLM支持绝大多数LLM模型的推理加速。它使用如下的方案大幅提升推理速度：

Continuous batching
- 在实际推理过程中，一个批次多个句子的输入的token长度可能相差很大，最后生成的模型输出token长度相差也很大。在python朴素推理中，最短的序列会等待最长序列生成完成后一并返回，这意味着本来可以处理更多token的GPU算力在对齐过程中产生了浪费。continous batching的方式就是在每个句子序列输出结束后马上填充下一个句子的token，做到高效利用算力。

 ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/533a4307257f41ea98d71c934d7df7812ffb92e54aed466f825cfacd3576a718)

 ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/0c2b067f54a646799a6ad4e4b8d8891538748f8b494f4241a6bcd8f9b7135f31)

PagedAttention
- 推理时的显存占用中，KVCache的碎片化和重复记录浪费了50%以上的显存。VLLM将现有输入token进行物理分块，使每块显存内部包含了固定长度的tokens。在进行Attention操作时，VLLM会从物理块中取出KVCache并计算。因此模型看到的逻辑块是连续的，但是物理块的地址可能并不连续。这和虚拟内存的思想非常相似。另外对于同一个句子生成多个回答的情况，VLLM会将不同的逻辑块映射为一个物理块，起到节省显存提高吞吐的作用。

值得注意的是，VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度，用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。

首先安装VLLM：

pip install vllm

import os
os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True'
from vllm import LLM, SamplingParams
prompts = [
    "Hello, my name is",
    "The president of the United States is",
    "The capital of France is",
    "The future of AI is",
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
llm = LLM(model="qwen/Qwen-1_8B", trust_remote_code=True)
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

#Print the outputs.
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

注意，截止到本文档编写完成，VLLM对Chat模型的推理支持（模板和结束符）存在问题，在实际进行部署时请考虑使用SWIFT或者FastChat。

LLM的generate方法支持直接输入拼接好的tokens(prompt_token_ids参数，此时不要传入prompts参数)，所以外部可以按照自己的模板进行拼接后传入VLLM，SWIFT就是使用了这种方法

在量化章节中我们讲解了AWQ量化，VLLM直接支持传入量化后的模型进行推理：

from vllm import LLM, SamplingParams
import os
import torch
os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True'

#Sample prompts.
prompts = [
    "Hello, my name is",
    "The president of the United States is",
    "The capital of France is",
    "The future of AI is",
]
#Create a sampling params object.
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)

#Create an LLM.
llm = LLM(model="ticoAg/Qwen-1_8B-Chat-Int4-awq", quantization="AWQ", dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
#Generate texts from the prompts. The output is a list of RequestOutput objects
#that contain the prompt, generated text, and other information.
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
#Print the outputs.
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

VLLM官方文档可以查看这里。

3.SWIFT

网址：https://github.com/modelscope/swift/tree/main

SWIFT（Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning）是基于PyTorch的轻量级、开箱即用的模型微调、推理框架。它不仅集成了各类开源tuners，如LoRA、QLoRA、Adapter等，并且融合了ModelScope独立自研的特有tuner ResTuning，得益于此，各个模态的开发者均可以找到适合自己模型的开发方式。

SWIFT的tuners不仅适配于所有Transformer结构的模型，也适配于其他结构的深度学习模型，做到一行代码创建可微调模型，实现参数高效、内存高效和时间高效的训练流程。

SWIFT可以无缝集成到ModelScope生态系统中，打通数据集读取、模型下载、模型训练、模型推理、模型上传等流程。此外，SWIFT与PEFT完全兼容，熟悉PEFT的用户可以使用SWIFT能力结合ModelScope的模型进行便捷地训练推理。

作为ModelScope独立自研的开源轻量级tuner ResTuning，该技术在cv、多模态等领域均经过了系列验证，在训练效果和其他微调方法相当的情况下，可以做到显存节省30%~60%，为cv、多模态模型的训练提供了新的范式，在未来会应用在越来越多的场景上。

SWIFT 框架主要特征特性：
- 具备SOTA特性的Efficient Tuners：用于结合大模型实现轻量级（在商业级显卡上，如RTX3080、RTX3090、RTX4090等）训练和推理，并取得较好效果
- 使用ModelScope Hub的Trainer：基于transformers trainer提供，支持LLM模型的训练，并支持将训练后的模型上传到ModelScope Hub中
- 可运行的模型Examples：针对热门大模型提供的训练脚本和推理脚本，并针对热门开源数据集提供了预处理逻辑，可直接运行使用
- 支持界面化训练和推理

在SWIFT中，我们支持了VLLM的推理加速手段。

pip install ms-swift[llm] openai

只需要运行下面的命令就可以使用VLLM加速推理：

swift infer --model_id_or_path qwen/Qwen-1_8B-Chat --max_new_tokens 128 --temperature 0.3 --top_p 0.7 --repetition_penalty 1.05 --do_sample true

也支持在部署中使用VLLM：

swift deploy --model_id_or_path qwen/Qwen-1_8B-Chat --max_new_tokens 128 --temperature 0.3 --top_p 0.7 --repetition_penalty 1.05 --do_sample true

调用：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key='EMPTY',
    base_url='http://localhost:8000/v1',
)
model_type = client.models.list().data[0].id
print(f'model_type: {model_type}')

query = '浙江的省会在哪里?'
messages = [{
   
   
    'role': 'user',
    'content': query
}]
resp = client.chat.completions.create(
    model=model_type,
    messages=messages,
    seed=42)
response = resp.choices[0].message.content
print(f'query: {query}')
print(f'response: {response}')

#流式
messages.append({
   
   'role': 'assistant', 'content': response})
query = '这有什么好吃的?'
messages.append({
   
   'role': 'user', 'content': query})
stream_resp = client.chat.completions.create(
    model=model_type,
    messages=messages,
    stream=True,
    seed=42)

print(f'query: {query}')
print('response: ', end='')
for chunk in stream_resp:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
print()

"""Out[0]
model_type: qwen-7b-chat
query: 浙江的省会在哪里?
response: 浙江省的省会是杭州市。
query: 这有什么好吃的?
response: 杭州有许多美食，例如西湖醋鱼、东坡肉、龙井虾仁、叫化童子鸡等。此外，杭州还有许多特色小吃，如西湖藕粉、杭州小笼包、杭州油条等。
"""

4.llama.cpp

llama.cpp是使用c++语言编写的对llama系列模型进行高效推理或量化推理的开源库。该库使用了ggml底层计算库进行推理。在使用之前需要额外将python的weights转为ggml格式或gguf格式方可使用。和llama.cpp类似，还有兼容ChatGLM模型的chatglm.cpp和兼容qwen模型的qwen.cpp和mistral的mistral.cpp。

安装依赖：

pip install modelscope

git clone --recursive https://github.com/QwenLM/qwen.cpp && cd qwen.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --config Release

下载模型：

from modelscope import snapshot_download
print(snapshot_download('qwen/Qwen-1_8B-Chat'))
#/mnt/workspace/.cache/modelscope/qwen/Qwen-1_8B-Chat

将原始模型转换为ggml支持的格式：

python3 qwen_cpp/convert.py -i /mnt/workspace/.cache/modelscope/qwen/Qwen-1_8B-Chat -t q4_0 -o qwen1_8b-ggml.bin
./build/bin/main -m qwen1_8b-ggml.bin --tiktoken /mnt/workspace/.cache/modelscope/qwen/Qwen-1_8B-Chat/qwen.tiktoken -p 你好
#你好！有什么我可以帮助你的吗？

量化章节中我们介绍，GGML库适合于CPU运行，因此推荐用户在CPU环境中或边缘计算中考虑cpp库进行推理。

5.FastChat

FastChat Github地址: https://github.com/lm-sys/FastChat
FastChat架构：https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/server_arch.md

FastChat是一个开源推理库，侧重于模型的分布式部署实现，并提供了OpenAI样式的RESTFul API。是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。

FastChat 的核心功能包括：
- 最先进模型的训练和评估代码（例如，Vicuna、MT-Bench）。
- 具有 Web UI 和 OpenAI 兼容 RESTful API 的分布式多模型服务系统

pip3 install "fschat[model_worker,webui]"
python3 -m fastchat.serve.controller

在新的terminal中启动：

FASTCHAT_USE_MODELSCOPE=true python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path qwen/Qwen-1_8B-Chat --revision v1.0.0

之后在新的terminal中可以运行界面进行推理:

python3 -m fastchat.serve.gradio_web_server

6.DeepSpeed

网址：https://github.com/microsoft/DeepSpeed

网址：https://www.deepspeed.ai/training/

Deepspeed并行框架介绍：https://github.com/wzzzd/LLM_Learning_Note/blob/main/Parallel/deepspeed.md

Deepspeed是微软推出的一个开源分布式工具，其集合了分布式训练、推断、压缩等高效模块。该工具旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。它通过多种技术手段来加速训练，包括模型并行化、梯度累积、动态精度缩放、本地模式混合精度等。DeepSpeed还提供了一些辅助工具，如分布式训练管理、内存优化和模型压缩等，以帮助开发者更好地管理和优化大规模深度学习训练任务。此外，deepspeed基于pytorch构建，只需要简单修改即可迁移。 DeepSpeed已经在许多大规模深度学习项目中得到了应用，包括语言模型、图像分类、目标检测等。

DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具，旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。与其他框架相比，DeepSpeed支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。其中，主要优势在于支持更大规模的模型、提供了更多的优化策略和工具（例如 ZeRO 和 Offload 等）
- 用 3D 并行化实现万亿参数模型训练： DeepSpeed 实现了三种并行方法的灵活组合：ZeRO 支持的数据并行，流水线并行和张量切片模型并行。3D 并行性适应了不同工作负载的需求，以支持具有万亿参数的超大型模型，同时实现了近乎完美的显存扩展性和吞吐量扩展效率。此外，其提高的通信效率使用户可以在网络带宽有限的常规群集上以 2-7 倍的速度训练有数十亿参数的模型。
- ZeRO-Offload 使 GPU 单卡能够训练 10 倍大的模型：为了同时利用 CPU 和 GPU 内存来训练大型模型，我们扩展了 ZeRO-2。我们的用户在使用带有单张英伟达 V100 GPU 的机器时，可以在不耗尽显存的情况下运行多达 130 亿个参数的模型，模型规模扩展至现有方法的10倍，并保持有竞争力的吞吐量。此功能使数十亿参数的模型训练更加大众化，，并为许多深度学习从业人员打开了一扇探索更大更好的模型的窗户。
- 通过 DeepSpeed Sparse Attention 用6倍速度执行10倍长的序列： DeepSpeed提供了稀疏 attention kernel ——一种工具性技术，可支持长序列的模型输入，包括文本输入，图像输入和语音输入。与经典的稠密 Transformer 相比，它支持的输入序列长一个数量级，并在保持相当的精度下获得最高 6 倍的执行速度提升。它还比最新的稀疏实现快 1.5–3 倍。此外，我们的稀疏 kernel 灵活支持稀疏格式，使用户能够通过自定义稀疏结构进行创新。
- 1 比特 Adam 减少 5 倍通信量： Adam 是一个在大规模深度学习模型训练场景下的有效的（也许是最广为应用的）优化器。然而，它与通信效率优化算法往往不兼容。因此，在跨设备进行分布式扩展时，通信开销可能成为瓶颈。我们推出了一种 1 比特 Adam 新算法，以及其高效实现。该算法最多可减少 5 倍通信量，同时实现了与Adam相似的收敛率。在通信受限的场景下，我们观察到分布式训练速度提升了 3.5 倍，这使得该算法可以扩展到不同类型的 GPU 群集和网络环境。

推理框架小结
- 如果CPU推理，llama.cpp 结合模型int4量化，最佳的选择
- GPU推理，微软的 DeepSpeed-FastGen 是一个好的选择
- 手机终端推理，MLC LLM可以作为候选

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LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]

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1. 前言

1.1 重要推理超参数

1.2 KVCache

2. VLLM框架

3.SWIFT

4.llama.cpp

5.FastChat

6.DeepSpeed

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