fastllm介绍
github地址: https://github.com/ztxz16/fastllm/
fastllm是纯c++实现,无第三方依赖的高性能大模型推理库,支持python调用,chatglm-6B级模型单卡可达10000+token / s,支持glm, llama, moss基座,手机端流畅运行
6~7B级模型在安卓端上也可以流畅运行
功能概述
- 🚀 纯c++实现,便于跨平台移植,可以在安卓上直接编译
- 🚀 ARM平台支持NEON指令集加速,X86平台支持AVX指令集加速,NVIDIA平台支持CUDA加速,各个平台速度都很快就是了
- 🚀 支持浮点模型(FP32), 半精度模型(FP16), 量化模型(INT8, INT4) 加速
- 🚀 支持多卡部署,支持GPU + CPU混合部署
- 🚀 支持Batch速度优化
- 🚀 支持并发计算时动态拼Batch
- 🚀 支持流式输出,很方便实现打字机效果
- 🚀 支持python调用
- 🚀 前后端分离设计,便于支持新的计算设备
- 🚀 目前支持ChatGLM模型,各种LLAMA模型(ALPACA, VICUNA等),BAICHUAN模型,MOSS模型
两行代码加速 (测试中,暂时只支持ubuntu)
使用如下命令安装fastllm_pytools包
cd fastllm
mkdir build
cd build
cmake .. -DUSE_CUDA=ON # 如果不使用GPU编译,那么使用 cmake .. -DUSE_CUDA=OFF
make -j
cd tools && python setup.py install
然后只需要在原本的推理程序中加入两行即可使用fastllm加速
# 这是原来的程序,通过huggingface接口创建模型
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code = True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code = True)
# 加入下面这两行,将huggingface模型转换成fastllm模型
# 目前from_hf接口只能接受原始模型,或者ChatGLM的int4, int8量化模型,暂时不能转换其它量化模型
from fastllm_pytools import llm
model = llm.from_hf(model, tokenizer, dtype = "float16") # dtype支持 "float16", "int8", "int4"
# 注释掉这一行model.eval()
#model = model.eval()
model支持了ChatGLM的API函数chat, stream_chat,因此ChatGLM的demo程序无需改动其他代码即可运行
model还支持下列API用于生成回复
# 生成回复
print(model.response("你好"))
# 流式生成回复
for response in model.stream_response("你好"):
print(response, flush = True, end = "")
转好的模型也可以导出到本地文件,之后可以直接读取,也可以使用fastllm cpp接口读取
model.save("model.flm"); # 导出fastllm模型
new_model = llm.model("model.flm"); # 导入fastllm模型
注: 该功能处于测试阶段,目前仅验证了ChatGLM、ChatGLM2模型可以通过2行代码加速
PEFT支持(测试中,目前仅支持ChatGLM + LoRA)
使用🤗PEFT可以方便地运行finetune过的大模型,你可以使用如下的方式让你的PEFT模型使用fastllm加速:
import sys
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
sys.path.append('..')
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", device_map='cpu', trust_remote_code=True)
model = PeftModel.from_pretrained(model, "path/to/your/own/adapter") # 这里使用你自己的peft adapter
model = model.eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
# 如果模型中存在active_adapter,那么在fastllm模型中,这个adapter也会被默认启用
from fastllm_pytools import llm
model = llm.from_hf(model, tokenizer, dtype = "float16") # dtype支持 "float16", "int8", "int4"
接下来,你就可以像使用普通的模型一样(例如调用chat,stream_chat函数)
你也可以更换PEFT模型所使用的的adapter:
model.set_adapter('your adapter name')
或者关闭PEFT,使用原本的预训练模型:
model.disable_adapter()
推理速度
6B级int4模型单4090延迟最低约5.5ms
6B级fp16模型单4090最大吞吐量超过10000 token / s
6B级int4模型在骁龙865上速度大约为4~5 token / s
详细测试数据点这里
CMMLU精度测试
模型 | Data精度 | CMMLU分数 |
---|---|---|
ChatGLM2-6b-fp16 | float32 | 50.16 |
ChatGLM2-6b-int8 | float32 | 50.14 |
ChatGLM2-6b-int4 | float32 | 49.63 |
目前测试了ChatGLM2模型,具体测试步骤点这里
快速开始
编译
建议使用cmake编译,需要提前安装c++编译器,make, cmake
gcc版本建议9.4以上,cmake版本建议3.23以上
GPU编译需要提前安装好CUDA编译环境,建议使用尽可能新的CUDA版本
使用如下命令编译
cd fastllm
mkdir build
cd build
cmake .. -DUSE_CUDA=ON # 如果不使用GPU编译,那么使用 cmake .. -DUSE_CUDA=OFF
make -j
编译完成后,可以使用如下命令安装简易python工具包 (暂时只支持Linux)
cd tools # 这时在fastllm/build/tools目录下
python setup.py install
运行demo程序
我们假设已经获取了名为model.flm
的模型(参照 模型获取,初次使用可以先下载转换好的模型)
编译完成之后在build目录下可以使用下列demo:
# 这时在fastllm/build目录下
# 命令行聊天程序, 支持打字机效果
./main -p model.flm
# 简易webui, 使用流式输出 + 动态batch,可多路并发访问
./webui -p model.flm --port 1234
# python版本的命令行聊天程序,使用了模型创建以及流式对话效果
python tools/cli_demo.py -p model.flm
# python版本的简易webui,需要先安装streamlit-chat
streamlit run tools/web_demo.py model.flm
简易python调用
编译后如果安装了简易python工具包,那么可以使用python来调用一些基本的API (如果没有安装,也可以在直接import编译生成的tools/fastllm_pytools来使用)
# 模型创建
from fastllm_pytools import llm
model = llm.model("model.flm")
# 生成回复
print(model.response("你好"))
# 流式生成回复
for response in model.stream_response("你好"):
print(response, flush = True, end = "")
另外还可以设置cpu线程数等内容,详细API说明见 fastllm_pytools
这个包不包含low level api,如果需要使用更深入的功能请参考 Python绑定
Python绑定
mkdir build-py
cd build-py
cmake .. -DPY_API=ON -DUSE_CUDA=ON (只使用CPU则使用 cmake .. -DPY_API=ON 即可)
make -j
cd -
python cli.py -m chatglm -p chatglm-6b-int8.bin 或
python web_api.py -m chatglm -p chatglm-6b-int8.bin
上述web api可使用python web_api_client.py进行测试
多卡部署
fastllm_pytools中使用多卡部署
from fastllm_pytools import llm
# 支持下列三种方式,需要在模型创建之前调用
llm.set_device_map("cuda:0") # 将模型部署在单一设备上
llm.set_device_map(["cuda:0", "cuda:1"]) # 将模型平均部署在多个设备上
llm.set_device_map({"cuda:0" : 10, "cuda:1" : 5, "cpu": 1}) # 将模型按不同比例部署在多个设备上
pybinding中使用多卡部署
import pyfastllm as llm
# 支持以下方式,需要在模型创建之前调用
llm.set_device_map({"cuda:0" : 10, "cuda:1" : 5, "cpu": 1}) # 将模型按不同比例部署在多个设备上
c++中使用多卡部署
// 支持以下方式,需要在模型创建之前调用
fastllm::SetDeviceMap({{"cuda:0", 10}, {"cuda:1", 5}, {"cpu", 1}}); // 将模型按不同比例部署在多个设备上
Android上使用
Docker 编译运行
docker 运行需要本地安装好 NVIDIA Runtime,且修改默认 runtime 为 nvidia
- 安装 nvidia-container-runtime
sudo apt-get install nvidia-container-runtime
- 修改 docker 默认 runtime 为 nvidia
/etc/docker/daemon.json
{
"registry-mirrors": [
"https://hub-mirror.c.163.com",
"https://mirror.baidubce.com"
],
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
},
"default-runtime": "nvidia" // 有这一行即可
}
- 下载已经转好的模型到 models 目录下
models
chatglm2-6b-fp16.flm
chatglm2-6b-int8.flm
- 编译并启动 webui
DOCKER_BUILDKIT=0 docker compose up -d --build
编译
# 在PC上编译需要下载NDK工具
# 还可以尝试使用手机端编译,在termux中可以使用cmake和gcc(不需要使用NDK)
mkdir build-android
cd build-android
export NDK=
# 如果手机不支持,那么去掉 "-DCMAKE_CXX_FLAGS=-march=armv8.2a+dotprod" (比较新的手机都是支持的)
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake -DANDROID_ABI=arm64-v8a -DANDROID_PLATFORM=android-23 -DCMAKE_CXX_FLAGS=-march=armv8.2a+dotprod ..
make -j
运行
- 在Android设备上安装termux软件
- 在termux中执行termux-setup-storage获得读取手机文件的权限。
- 将NDK编译出的main文件,以及模型文件存入手机,并拷贝到termux的根目录
- 使用命令
chmod 777 main
赋权 - 然后可以运行main文件,参数格式参见
./main --help
模型获取
模型库
可以在以下链接中下载已经转换好的模型
模型导出
ChatGLM模型导出 (默认脚本导出ChatGLM2-6b模型)
# 需要先安装ChatGLM-6B环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改chatglm_export.py文件中创建tokenizer, model的代码
cd build
python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-int4.flm int4 #导出int4模型
baichuan模型导出 (默认脚本导出baichuan-13b-chat模型)
# 需要先安装baichuan环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改baichuan2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码
# 根据所需的精度,导出相应的模型
cd build
python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-int4.flm int4 #导出int4模型
MOSS模型导出
# 需要先安装MOSS环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改moss_export.py文件中创建tokenizer, model的代码
# 根据所需的精度,导出相应的模型
cd build
python3 tools/moss_export.py moss-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/moss_export.py moss-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/moss_export.py moss-int4.flm int4 #导出int4模型
LLAMA系列模型导出
# 修改build/tools/alpaca2flm.py程序进行导出
# 不同llama模型使用的指令相差很大,需要参照torch2flm.py中的参数进行配置
QWEN模型导出
# 需要先安装QWen环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改qwen2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码
# 根据所需的精度,导出相应的模型
python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-int4.flm int4 #导出int4模型