# W4A16 LLM 模型部署

LMDeploy 支持 4bit 权重模型的推理，**对 NVIDIA 显卡的最低要求是 sm80**，比如A10，A100，Gerforce 30/40系列。

在推理之前，请确保安装了 lmdeploy

```shell
pip install lmdeploy[all]
```

## 4bit 权重模型推理

你可以直接从 LMDeploy 的 [model zoo](https://huggingface.co/lmdeploy) 下载已经量化好的 4bit 权重模型，直接使用下面的命令推理。也可以根据["4bit 权重量化"](#4bit-权重量化)章节的内容，把 16bit 权重量化为 4bit 权重，然后再按下述说明推理

以 4bit 的 Llama-2-chat-7B 模型为例，可以从 model zoo 直接下载：

```shell
git-lfs install
git clone https://huggingface.co/lmdeploy/llama2-chat-7b-w4
```

执行以下命令，即可在终端与模型对话：

```shell

## 转换模型的layout，存放在默认路径 ./workspace 下
lmdeploy convert \
    --model-name llama2 \
    --model-path ./llama2-chat-7b-w4 \
    --model-format awq \
    --group-size 128

## 推理
lmdeploy chat turbomind ./workspace
```

## 启动 gradio 服务

如果想通过 webui 与模型对话，请执行以下命令启动 gradio 服务

```shell
lmdeploy serve gradio ./workspace --server_name {ip_addr} --server_port {port}
```

然后，在浏览器中打开 http://{ip_addr}:{port}，即可在线对话

## 推理速度

我们在 NVIDIA GeForce RTX 4090 上使用 [profile_generation.py](https://github.com/InternLM/lmdeploy/blob/main/benchmark/profile_generation.py)，分别测试了 4-bit Llama-2-7B-chat 和 Llama-2-13B-chat 模型的 token 生成速度。测试配置为 batch size = 1，(prompt_tokens, completion_tokens) = (1, 512)

| model            | llm-awq | mlc-llm | turbomind |
| ---------------- | ------- | ------- | --------- |
| Llama-2-7B-chat  | 112.9   | 159.4   | 206.4     |
| Llama-2-13B-chat | N/A     | 90.7    | 115.8     |

上述两个模型的16bit 和 4bit 权重，分别使用 turbomind 推理时，各自在context size 为 2048 和 4096 配置下，所占的显存对比如下：

| model            | 16bit(2048) | 4bit(2048) | 16bit(4096) | 4bit(4096) |
| ---------------- | ----------- | ---------- | ----------- | ---------- |
| Llama-2-7B-chat  | 15.1        | 6.3        | 16.2        | 7.5        |
| Llama-2-13B-chat | OOM         | 10.3       | OOM         | 12.0       |

```
pip install nvidia-ml-py
```

```shell
python benchmark/profile_generation.py \
 --model-path ./workspace \
 --concurrency 1 8 --prompt-tokens 1 512 --completion-tokens 2048 512
```

## 4bit 权重量化

4bit 权重量化包括 2 步：

- 生成量化参数
- 根据量化参数，量化模型权重

### 第一步：生成量化参数

```shell
lmdeploy lite calibrate \
  --model $HF_MODEL \
  --calib_dataset 'c4' \             # 校准数据集，支持 c4, ptb, wikitext2, pileval
  --calib_samples 128 \              # 校准集的样本数，如果显存不够，可以适当调小
  --calib_seqlen 2048 \              # 单条的文本长度，如果显存不够，可以适当调小
  --work_dir $WORK_DIR \             # 保存 Pytorch 格式量化统计参数和量化后权重的文件夹
```

### 第二步：量化权重模型

LMDeploy 使用 AWQ 算法对模型权重进行量化。在执行下面的命令时，需要把步骤1的`$WORK_DIR`传入。量化结束后，权重文件也会存放在这个目录中。然后就可以根据 ["4bit权重模型推理"](#4bit-权重模型推理)章节的说明，进行模型推理。

```shell
lmdeploy lite auto_awq \
  --model $HF_MODEL \
  --w_bits 4 \                       # 权重量化的 bit 数
  --w_group_size 128 \               # 权重量化分组统计尺寸
  --work_dir $WORK_DIR \             # 步骤 1 保存量化参数的目录
```
