lmdeploy专题

书生大模型实战营（第3期）进阶岛第3关--LMDeploy 量化部署进阶实践

1 配置LMDeploy环境 1.1 InternStudio开发机创建与环境搭建点选开发机，自拟一个开发机名称，选择Cuda12.2-conda镜像。我们要运行参数量为7B的InternLM2.5，由InternLM2.5的码仓查询InternLM2.5-7b-chat的config.json文件可知，该模型的权重被存储为bfloat16格式。对于一个7B（70亿）参数的模型，

书生大模型实战营闯关记录----第十一关：LMDeploy 量化部署进阶实践 KV cache量化部署,W4A16 模型量化和部署

文章目录 1 配置LMDeploy环境1.1 环境搭建1.2 InternStudio环境获取模型1.3 LMDeploy验证启动模型文件 2 LMDeploy与InternLM2.5 2.1 LMDeploy API部署InternLM2.52.1.1 启动API服务器 2.1.2 以命令行形式连接API服务器 2.1.3 以Gradio**网页形式连接API服务器** 2.2 LMDe

LMDeploy 量化部署实践闯关任务

进行模型量化量化1.8b模型 `lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit/ --model-format awq 模型量化结果测试占用 kv量化占用

LMDeploy 量化部署进阶实践

1 配置LMDeploy环境 1.1 InternStudio开发机创建与环境搭建打开InternStudio平台，进入如下界面并按箭头指示顺序点击创建开发机。点选开发机，自拟一个开发机名称，选择Cuda12.2-conda镜像。我们要运行参数量为7B的InternLM2.5，由InternLM2.5的码仓查询InternLM2.5-7b-chat的config.js

【#第三期实战营闯关作业##LMDeploy 量化部署进阶实践】

今天学习了《LMDeploy 量化部署进阶实践》一课，，收获很大。以下是记录复现过程及截图：创建一个名为lmdeploy的conda环境创建成功后激活环境并安装0.5.3版本的lmdeploy及相关包。相关包install成功创建好的conda环境并启动InternLM2_5-7b-chat。这是对话截图运行InternLM2.5 -20B模型，会发现此时显存占用大约71G：单卡80

LMDeploy的KV Cache管理器可以通过设置--cache-max-entry-count参数 TurboMind理解

参考https://blog.csdn.net/m0_65719612/article/details/138634868 模型在运行时，占用的显存可大致分为三部分：模型参数本身占用的显存、KV Cache占用的显存，以及中间运算结果占用的显存。LMDeploy的KV Cache管理器可以通过设置–cache-max-entry-count参数，控制KV缓存占用剩余显存的最大比例。默认的比例为0

【书生大模型实战营（暑假场）】进阶任务三 LMDeploy 量化部署实践闯关任务

进阶任务三 LMDeploy 量化部署实践闯关任务任务文档视频 1 大模型部署基本知识 1.1 LMDeploy部署模型定义在软件工程中，部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域，模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说，模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。场景服务器端：CPU部署，单GPU/TPU/NPU部署，多卡/

书生.浦江大模型实战训练营——（十一）LMDeploy 量化部署进阶实践

最近在学习书生.浦江大模型实战训练营，所有课程都免费，以关卡的形式学习，也比较有意思，提供免费的算力实战，真的很不错（无广）！欢迎大家一起学习，打开LLM探索大门：邀请连接，PS，邀请有算力哈哈。文章目录一、环境配置二、LMDeploy和InternLM2.52.1 LMDeploy API部署InternLM2.52.2 LMDeploy Lite 三. LMDeploy之

书生浦语大模型实战营：LMDeploy量化部署

1.任务：使用结合W4A16量化与kv cache量化的internlm2_5-1_8b-chat模型封装本地API并与大模型进行一次对话。 2.背景： 1.计算模型需要的权重大小： 1B代表10个亿参数，假如是16位浮点数（f16），也就是2个Byte，则模型的权重大小为：1 * 10^9 * 2 = 2GB；假如是20B，则权重大小为40GB。 2.背景存在问题：实际上不止40GB

第三期书生大模型实战营进阶岛第3关LMDeploy 量化部署进阶实践

环境准备 conda create -n lmdeploy python=3.10 -yconda activate lmdeployconda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -ypip install timm==1.

LMDeploy 量化部署

LMDeploy简介 LMDeploy是一个由MMDeploy和MMRazor团队联合开发的工具包，旨在为大型语言模型（LLM）提供全套的轻量化、部署和服务解决方案。以下是对LMDeploy的简介，采用分点表示和归纳的方式：核心功能：高效推理引擎TurboMind：基于FasterTransformer，实现了高效推理引擎TurboMind，支持InternLM、LLaMA、vicu

[书生·浦语大模型实战营]——LMDeploy 量化部署 LLM 实践

1.基础作业 1.1配置 LMDeploy 运行环境创建开发机创建新的开发机，选择镜像Cuda12.2-conda；选择10% A100*1GPU；点击“立即创建”。注意请不要选择Cuda11.7-conda的镜像，新版本的lmdeploy会出现兼容性问题。其他和之前一样，不赘述。创建conda环境 studio-conda -t lmdeploy -o pytorch-2.1.2

Windows 是全球范围内最流行的操作系统之一，许多企业和个人用户都在使用 Windows 系统。通过在 Windows 系统上支持 LLM 的推理，许多办公软件、聊天应用等都可以受益于 LLM 的技术，为用户提供更智能、更个性化的服务。LMDeploy 支持在 Windows 平台进行部署与使用，本文会从以下几个部分，介绍如何使用 LMDeploy 部署 internlm2-chat-1_8b

五一超级课堂---Llama3-Tutorial（Llama 3 超级课堂）---第四节Llama 3 高效部署实践（LMDeploy 版）

课程文档： https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial 课程视频： https://space.bilibili.com/3546636263360696/channel/collectiondetail?sid=2892740&spm_id_from=333.788.0.0 操作平台： https://studio.intern-ai.org.c

Llama3-Tutorial之LMDeploy高效部署Llama3实践

Llama3-Tutorial之LMDeploy高效部署Llama3实践 Llama 3 近期重磅发布，发布了 8B 和 70B 参数量的模型，lmdeploy团队对 Llama 3 部署进行了光速支持！！！书生·浦语和机智流社区同学光速投稿了 LMDeploy 高效量化部署 Llama 3，欢迎 Star。 https://github.com/internLM/LMDeploy 参考： h

使用LMDeploy部署和量化Llama 3模型

## 引言在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正变得越来越重要，它们在各种自然语言处理任务中发挥着关键作用。Llama 3是近期发布的一款具有8B和70B参数量的模型，它在性能和效率方面都取得了显著的进步。为了简化Llama 3的部署和量化过程，lmdeploy团队提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用LMDeploy工具来部署和量化Llama 3模型，以及如何运行视觉多模态大模型Llav

LMDeploy量化部署LLMVLM实践-笔记五

本次课程由西北工业大学博士生、书生·浦源挑战赛冠军队伍队长、第一期书生·浦语大模型实战营优秀学员【安泓郡】讲解【OpenCompass 大模型评测实战】课程课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1tr421x75B/ 课程文档：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/lmdeploy/READ

书生·浦语大模型实战营之Llama 3 高效部署实践（LMDeploy 版）

书生·浦语大模型实战营之Llama 3 高效部署实践（LMDeploy 版）环境，模型准备LMDeploy chatTurmind和Transformer的速度对比LMDeploy模型量化(lite)LMDeploy服务(serve) 环境，模型准备 InternStudio 可以直接使用 studio-conda -t Llama3_lmdeploy

书生·浦语2.0(InternLM2)大模型实战--Day03 LMDeploy量化部署 | LLMVLM实战

课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1tr421x75B/课程文档：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/lmdeploy/README.md课程作业：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/lmdeploy/homework.md平台：In

书生·浦语大模型实战营之LMDeploy 量化部署 LLM-VLM 实践

书生·浦语大模型实战营之LMDeploy 量化部署 LLM-VLM 实践创建开发机打开InternStudio平台，创建开发机。填写开发机名称；选择镜像Cuda12.2-conda；选择10% A100*1GPU；点击“立即创建”。注意请不要选择Cuda11.7-conda的镜像，新版本的lmdeploy会出现兼容性问题。 studio-conda -t lmdepl

【InternLM 实战营笔记】LMDeploy 的量化和部署

环境配置 vgpu-smi 查看显卡资源使用情况新开一个终端执行下面的命令实时观察 GPU 资源的使用情况。 watch vgpu-smi 复制环境到我们自己的 conda 环境 /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh lmdeploy 激活环境 conda activate lmdeploy 安装依赖库 # 解决 M

LMDeploy 大模型量化部署

Weight Only量化是一种常见的模型优化技术，特别是在深度学习模型的部署中。这种技术仅对模型的权重进行量化，而不涉及激活（即模型中间层的输出）。选择采用Weight Only量化的原因主要包括以下几点：减少模型大小通过将权重从浮点数（如32位的float）量化到较低位数的表示（如8位或16位的整数），可以显著减小模型的存储大小。这对于需要在资源受限的设备上部署模型的场景尤其重要，如移

第五次作业：LMDeploy 的量化和部署

参考文档：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md 基础作业：使用 LMDeploy 以本地对话、网页Gradio、API服务中的一种方式部署 InternLM-Chat-7B 模型，生成 300 字的小故事（需截图） 2.1 模型转换（1）在线转换直接启动本地的 Huggingface 模型

第五节笔记：LMDeploy 大模型量化部署实践

大模型部署背景参数用FP16半精度也就是2字节，7B的模型就大约占14G 2.LMDeploy简介量化降低显存需求量，提高推理速度大语言模型推理是典型的访问密集型，因为是decoder only的架构，需要token by token的生成，因此需要频繁读取之前生成过的token。这个量化只是在存储时做的，在推理时还要反量化回FP16. w4a16意思是参数4bit量化

第五课[lmdeploy]作业 +第六课[OpenCompass评测]作业

第五课基础作业如下图，采用api_server部署，并转发端口通过curl提交内容。第六课基础作业完了捏？

【LMDeploy 大模型量化部署实践】学习笔记

参考学习教程【LMDeploy 的量化和部署】理论作业使用 LMDeploy 以本地对话、网页Gradio、API服务中的一种方式部署 InternLM-Chat-7B 模型，生成 300 字的小故事本地对话 API服务 Client 命令端口转发网页Gradio