# fastllm

## 介绍

fastllm是纯c++实现的高性能大模型推理库

## 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

## 快速开始

### 环境准备

在光源可拉取推理的docker镜像，拉取方式如下：

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk23.10.1-py38
```

### 容器启动

模型推理容器启动命令参考如下，用户根据需要修改：

```
# <container_name> 自定义容器名
# <project_path> 当前工程所在路径
docker run -it --name=<container_name> -v <project_path>:/work -w /work --privileged -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --security-opt seccomp=unconfined --cap-add=SYS_PTRACE --ipc=host --network host --shm-size=16G --group-add video image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk23.10.1-py38 /bin/bash
```

### 加载环境

进入容器后执行如下命令，加载运行环境变量

```
source /opt/dtk/cuda/env.sh
```

### 编译

使用如下命令编译

``` sh
cd fastllm
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j
```

编译完成后，可以使用如下命令安装简易python工具包

``` sh
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](#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:
``` sh
# 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)

``` python
# 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 = "")
```

### 两行代码加速ChatGLM推理

安装了简易python工具包后，只需要在原本的推理程序中加入两行即可使用fastllm加速

``` python
# 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

``` python
# 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

``` python
model.save("model.flm"); # 导出fastllm模型
new_model = llm.model("model.flm"); # 导入fastllm模型
```

## 多卡部署

### fastllm_pytools中使用多卡部署

``` python

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

```

### c++中使用多卡部署

``` cpp
// 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
```

## 模型转换

### ChatGLM模型导出 (默认脚本导出ChatGLM2-6b模型)

``` sh
# 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)

``` sh
# 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
```

### baichuan2模型导出 (默认脚本导出baichuan2-7b-chat模型)

``` sh
# 需要先安装baichuan2环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改baichuan2_2flm.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/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-int4.flm int4 #导出int4模型
```

### MOSS模型导出

``` sh
# 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
``` sh
# 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
```sh
# 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
cd build
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
```

### NSQL模型导出

``` sh
# 需要先安装NSQL环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改nsqlllama2flm.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/nsqlllama2flm.py nsql-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/nsqlllama2flm,py nsql-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/nsqlllama2flm.py nsql-int4.flm int4 #导出int4模型
```