使用autodl服务器，在A40显卡上运行， Yi-34B-Chat-int4模型，并使用vllm优化加速，显存占用42G，速度18 words/s

本文主要是介绍使用autodl服务器，在A40显卡上运行， Yi-34B-Chat-int4模型，并使用vllm优化加速，显存占用42G，速度18 words/s，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1，演示视频

https://www.bilibili.com/video/BV1gu4y1c7KL/

2，关于A40显卡，48GB 显存，安培架构

2020年，英伟达发布 A40 专业显卡，配备 48GB 显存。

采用了 GA102 GPU，拥有 10752 个 CUDA 核心。而 A40 是用于服务器的。A40 都配备了四个 DP 1.4 接口，都搭载了 48GB 的 GDDR6 显存，最大带宽为 696 GB/s。显卡的功耗为 300W，采用了全新的 8 pin 接口。

环境使用：
CPU ：15 核心
内存：80 GB
GPU ：NVIDIA A40, 1个

3，关于 Yi-34B 模型

11月24日，零一万物基正式发布并开源微调模型 Yi-34B-Chat，可申请免费商用。同时，零一万物还为开发者提供了 4bit/8bit 量化版模型，Yi-34B-Chat 4bit 量化版模型可以直接在消费级显卡（如RTX3090）上使用。

官方网站：
https://www.lingyiwanwu.com/

模型下载地址：
https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat-8bits

github地址：
https://github.com/01-ai/Yi

下载后占空间：
68G Yi-34B-Chat-8bits

经测试：Yi-34B-Chat-4bits 没有启动成功，8bits启动成功了。
下模型文件花费时间比较多。

3，安装相关依赖，先安装最新的torch版本

apt update && apt install -y git-lfs net-tools
#
git clone https://www.modelscope.cn/01ai/Yi-34B-Chat-4bits.git# 1，安装 torch 模块，防止依赖多次下载
pip3 install torch==2.1.0# 2，安装 vllm 模块：
pip3 install vllm# 最后安装 
pip3 install "fschat[model_worker,webui]" auto-gptq optimum

安装完成之后就可以使用fastchat启动了。

4，使用 vllm 进行加速，可以加速 Yi-34B-Chat-4bits 模型

https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation.html

官方网站：https://github.com/vllm-project/vllm

说明模型不支持这个 vllm ，需要切换成 Yi-34B-Chat-4bits 可以启动

ValueError: Unknown quantization method: gptq. Must be one of ['awq', 'squeezellm'].

增加参数：fastchat.serve.vllm_worker --quantization awq
就可以切换成 fastchat 的 vllm 模式：

# run_all_vllm_yi.sh# 清除全部 fastchat 服务
ps -ef | grep fastchat.serve | awk '{print$2}' | xargs kill -9
sleep 3rm -f *.log# 首先启动 controller ：
nohup python3 -m fastchat.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 21001 > controller.log 2>&1 &# 启动 openapi的 兼容服务 地址 8000
nohup python3 -m fastchat.serve.openai_api_server --controller-address http://127.0.0.1:21001 \--host 0.0.0.0 --port 8000 > api_server.log 2>&1 &# 启动 web ui
nohup python -m fastchat.serve.gradio_web_server --controller-address http://127.0.0.1:21001 \--host 0.0.0.0 --port 8000 > web_server.log 2>&1 &# 然后启动模型： 说明，必须是本地ip --load-8bit 本身已经是int4了
# nohup python3 -m fastchat.serve.model_worker  --model-names yi-34b \
#   --model-path ./Yi-34B-Chat-8bits --controller-address http://${IP_ADDR}:21001 \
#   --worker-address http://${IP_ADDR}:8080 --host 0.0.0.0 --port 8080 > model_worker.log 2>&1 &## 
nohup python3 -m fastchat.serve.vllm_worker --quantization awq --model-names yi-34b \--model-path ./Yi-34B-Chat-4bits --controller-address http://127.0.0.1:21001 \--worker-address http://127.0.0.1:8080 --host 0.0.0.0 --port 8080 > model_worker.log 2>&1 &

然后在测试下 token 效果：

python3 -m fastchat.serve.test_throughput --controller-address http://127.0.0.1:21001 --model-name yi-34b --n-thread 1throughput: 18.678158839922936 words/s.

5，总结

测试效果还可以，但是偶尔出现英文，需要说明强制转换成中文：

curl http://localhost:6006/v1/chat/completions   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"model": "chatglm3-6b","messages": [{"role": "user", "content": "北京景点，使用中文回答"}],"temperature": 0.7}'

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