ModelScope显卡上运行的llm有啥改善的方法吗？

在ModelScope显卡上运行大型语言模型（LLM）时，可以通过以下方法进行性能优化和改善。这些方法涵盖了从硬件配置到软件优化的多个方面，具体如下：

1. 选择合适的GPU实例类型

• 在阿里云函数计算中，推荐使用fc.gpu.tesla.1类型的GPU实例，并确保显存大小设置为16384 MB。这种配置能够满足大多数LLM模型的运行需求。
• 如果需要更高的性能，可以选择更高规格的GPU实例，例如NVIDIA A100或V100，以支持更大规模的模型推理。

2. 启用闲置预留模式

• 函数计算平台支持闲置预留模式，可以在调用结束后将GPU实例置为闲置状态，从而降低运行成本。
• 启用闲置模式后，系统会在下次调用到来时自动唤醒实例，无需手动操作。这不仅节省了资源，还提高了响应速度。

3. 优化模型加载与推理

• 模型格式转换：通过DeepGPU-LLM工具，可以将ModelScope格式的模型转换为DeepGPU-LLM支持的格式，从而提升推理效率。
• 精度优化：在运行模型时，选择适当的精度类型（如fp16、int8或int4），以平衡性能和资源消耗。例如：

  qwen_cli -model_dir /home/ecs-user/Qwen-7B-Chat -tp_size 1 -precision fp16
  

  使用fp16精度可以显著减少显存占用并加速推理过程。

4. 使用TensorRT-LLM加速推理

• TensorRT-LLM是NVIDIA推出的推理加速库，专为大语言模型设计。通过以下步骤可以进一步提升LLM的推理性能：
  1. 安装TensorRT-LLM：选择预装TensorRT-LLM的Ubuntu 22.04镜像，或者手动安装CUDA和TensorRT-LLM依赖。
  2. 构建模型Engine：将模型权重转换为TensorRT支持的格式，并生成优化后的推理引擎。例如：

     python3 convert_checkpoint.py --model_dir /home/ecs-user/Qwen1.5-4B-Chat --output_dir /home/ecs-user/trt_checkpoint --dtype float16
     trtllm-build --checkpoint_dir /home/ecs-user/trt_checkpoint --output_dir /home/ecs-user/trt_engines/qwen1.5-4b-chat/1-gpu --gemm_plugin float16
     

  3. 运行推理：使用优化后的引擎进行推理，显著提升推理速度和吞吐量。

5. 调整Prompt设计

• 优化Prompt结构：通过精心设计Prompt，可以引导模型更高效地生成结果。例如，采用分步提问的方式逐步深入问题，避免一次性输入过于复杂的需求。
• 测试与迭代：不断测试不同Prompt的效果，并根据模型输出进行调整。用户反馈也是优化Prompt的重要依据。

6. 扩展存储与内存

• 如果在下载或运行模型时遇到内存不足的问题，可以通过扩容云盘来解决。例如，增加云盘容量以支持更大的模型文件下载和缓存。

7. 多GPU并行推理

• 对于超大规模模型（如超过10B参数的模型），可以利用多GPU并行推理技术。通过设置-tp_size参数指定使用的GPU数量。例如：

  qwen_cli -model_dir /home/ecs-user/Qwen-7B-Chat -tp_size 2 -precision fp16
  

  这种方式可以有效分担单个GPU的计算压力，提升整体性能。

8. 定期更新模型与工具

• 定期检查ModelScope官网，获取最新的模型版本和优化工具。新版本通常包含性能改进和错误修复，有助于提升模型运行效果。

通过以上方法，您可以显著改善在ModelScope显卡上运行LLM的性能和效率。根据实际需求选择合适的优化策略，既能降低成本，又能提升用户体验。