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LLM 离线推理 pipeline

本文通过一些例子展示 pipeline 的基本用法。

pipeline API 详细的接口说明，请阅读此处

使用方法

  • 使用默认参数的例子:
from lmdeploy import pipeline

pipe = pipeline('internlm/internlm2_5-7b-chat')
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', 'Shanghai is'])
print(response)

在这个例子中，pipeline 默认申请一定比例显存，用来存储推理过程中产生的 k/v。比例由参数 TurbomindEngineConfig.cache_max_entry_count 控制。

LMDeploy 在研发过程中，k/v cache 比例的设定策略有变更，以下为变更记录：

  1. v0.2.0 <= lmdeploy <= v0.2.1

    默认比例为 0.5，表示 GPU总显存的 50% 被分配给 k/v cache。 对于 7B 模型来说，如果显存小于 40G，会出现 OOM。当遇到 OOM 时，请按照下面的方法，酌情降低 k/v cache 占比：

    from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig

# 调低 k/v cache内存占比调整为总显存的 20%
backend_config = TurbomindEngineConfig(cache_max_entry_count=0.2)

pipe = pipeline('internlm/internlm2_5-7b-chat',
                backend_config=backend_config)
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', 'Shanghai is'])
print(response)

  2. lmdeploy > v0.2.1

    分配策略改为从空闲显存中按比例为 k/v cache 开辟空间。默认比例值调整为 0.8。如果遇到 OOM，类似上面的方法，请酌情减少比例值，降低 k/v cache 的内存占用量

  • 如何设置 tp:
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig

backend_config = TurbomindEngineConfig(tp=2)
pipe = pipeline('internlm/internlm2_5-7b-chat',
                backend_config=backend_config)
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', 'Shanghai is'])
print(response)
  • 如何设置 sampling 参数:
from lmdeploy import pipeline, GenerationConfig, TurbomindEngineConfig

backend_config = TurbomindEngineConfig(tp=2)
gen_config = GenerationConfig(top_p=0.8,
                              top_k=40,
                              temperature=0.8,
                              max_new_tokens=1024)
pipe = pipeline('internlm/internlm2_5-7b-chat',
                backend_config=backend_config)
response = pipe(['Hi, pls intro yourself', 'Shanghai is'],
                gen_config=gen_config)
print(response)
  • 如何设置 OpenAI 格式输入:
from lmdeploy import pipeline, GenerationConfig, TurbomindEngineConfig

backend_config = TurbomindEngineConfig(tp=2)
gen_config = GenerationConfig(top_p=0.8,
                              top_k=40,
                              temperature=0.8,
                              max_new_tokens=1024)
pipe = pipeline('internlm/internlm2_5-7b-chat',
                backend_config=backend_config)
prompts = [[{
    'role': 'user',
    'content': 'Hi, pls intro yourself'
}], [{
    'role': 'user',
    'content': 'Shanghai is'
}]]
response = pipe(prompts,
                gen_config=gen_config)
print(response)
  • 流式返回处理结果：
from lmdeploy import pipeline, GenerationConfig, TurbomindEngineConfig

backend_config = TurbomindEngineConfig(tp=2)
gen_config = GenerationConfig(top_p=0.8,
                              top_k=40,
                              temperature=0.8,
                              max_new_tokens=1024)
pipe = pipeline('internlm/internlm2_5-7b-chat',
                backend_config=backend_config)
prompts = [[{
    'role': 'user',
    'content': 'Hi, pls intro yourself'
}], [{
    'role': 'user',
    'content': 'Shanghai is'
}]]
for item in pipe.stream_infer(prompts, gen_config=gen_config):
    print(item)
  • 计算 logits & ppl:
from transformers import AutoTokenizer
from lmdeploy import pipeline
model_repoid_or_path='internlm/internlm2_5-7b-chat'
pipe = pipeline(model_repoid_or_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_repoid_or_path, trust_remote_code=True)

# logits
messages = [
   {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages)
logits = pipe.get_logits(input_ids)

# ppl
ppl = pipe.get_ppl(input_ids)
  • 使用 pytorch 后端

需要先安装 triton

pip install triton>=2.1.0
from lmdeploy import pipeline, GenerationConfig, PytorchEngineConfig

backend_config = PytorchEngineConfig(session_len=2048)
gen_config = GenerationConfig(top_p=0.8,
                              top_k=40,
                              temperature=0.8,
                              max_new_tokens=1024)
pipe = pipeline('internlm/internlm2_5-7b-chat',
                backend_config=backend_config)
prompts = [[{
    'role': 'user',
    'content': 'Hi, pls intro yourself'
}], [{
    'role': 'user',
    'content': 'Shanghai is'
}]]
response = pipe(prompts, gen_config=gen_config)
print(response)
  • 一个 slora 的例子
from lmdeploy import pipeline, GenerationConfig, PytorchEngineConfig

backend_config = PytorchEngineConfig(session_len=2048,
                                     adapters=dict(lora_name_1='chenchi/lora-chatglm2-6b-guodegang'))
gen_config = GenerationConfig(top_p=0.8,
                              top_k=40,
                              temperature=0.8,
                              max_new_tokens=1024)
pipe = pipeline('THUDM/chatglm2-6b',
                backend_config=backend_config)
prompts = [[{
    'role': 'user',
    'content': '您猜怎么着'
}]]
response = pipe(prompts, gen_config=gen_config, adapter_name='lora_name_1')
print(response)

FAQs

  • RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase.

    如果你在使用 tp>1 和 pytorch 后端的时候，遇到了这个错误。请确保 python 脚本中有下面内容作为入口

    if __name__ == '__main__':

    一般来说，在多线程或多进程上下文中，可能需要确保初始化代码只执行一次。这时候，if __name__ == '__main__': 可以帮助确保这些初始化代码只在主程序执行，而不会在每个新创建的进程或线程中重复执行。

  • 自定义对话模板，请参考chat_template.md

  • 如果 lora 的权重有对应的对话模板，可以先注册对话模板到 lmdeploy，然后 adapter 名为对话模板名使用即可