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LMDeploy 大模型量化部署实践

news 2026/2/9 10:03:00

LMDeploy 大模型量化部署实践

  • 大模型部署背景
    • 模型部署
      • 定义
      • 产品形态
      • 计算设备
    • 大模型特点
    • 大模型挑战
    • 大模型部署方案
  • LMDeploy简介
    • 推理性能
    • 核心功能-量化
    • 核心功能-推理引擎TurboMind
    • 核心功能 推理服务 api-server
  • 案例(安装、部署、量化)

大模型部署背景

模型部署

定义

  • 将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接受输入并返回预测结果
  • 为了满足性能和效率的要求，尝尝需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速

产品形态

云端、边缘计算端、移动端

计算设备

CPU、GPU、NPU、TPU等

大模型特点

  • 内存消耗巨大 庞大的参数量 7B模型仅权重就需要14+G内存
  • 采用自回归生成token 需要缓存Attention的k/v带来巨大的内存开销
  • 动态shape 请求数不固定 token逐个生成，且数量不定
  • 相对视觉模型 LLM结构简单

大模型挑战

  • 设备 如何应对巨大的存储问题 ？ 底存储设备如何部署？
  • 推理 如何加速token的生成速度 如何解决动态shape 让推理可以不间断 如何有效管理和利用内存
  • 服务 如何提升系统整体吞吐量。对于个体用户 如何降低相应时间

大模型部署方案

  • 技术点
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  • 方案
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LMDeploy简介

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。
项目地址：https://github.com/InternLM/lmdeploy
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推理性能

  • 静态推理性能 固定batch
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  • 动态推理性能 真是对话
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核心功能-量化

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为什么做weight only的量化？

  • 计算密集：推理的绝大部分时间消耗在数值计算上，针对计算密集场景，可以通过使用更快的硬件计算单元来提升计算速度，比如量化为W8A8使用Int8 Tensor Core来加速计算
  • 访问密集：推理时，绝大部分时间消耗在数据读取上，针对访问密集场景，一般是通过提高计算访存比来提升性能。
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核心功能-推理引擎TurboMind

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核心功能 推理服务 api-server

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案例(安装、部署、量化)

参考教程：
https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md

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