# <div align="center"><strong>LMdeploy</strong></div>
## 简介
LMDeploy 由 [MMDeploy](https://github.com/open-mmlab/mmdeploy) 和 [MMRazor](https://github.com/open-mmlab/mmrazor) 团队联合开发，是涵盖了 LLM 任务的全套轻量化、部署和服务解决方案。
这个强大的工具箱提供以下核心功能：

- **高效推理引擎 TurboMind**：基于 [FasterTransformer](https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer)，我们实现了高效推理引擎 TurboMind，支持 InternLM、LLaMA、vicuna等模型在 NVIDIA GPU 上的推理。

- **交互推理方式**：通过缓存多轮对话过程中 attention 的 k/v，记住对话历史，从而避免重复处理历史会话。

- **多 GPU 部署和量化**：我们提供了全面的模型部署和量化支持，已在不同规模上完成验证。

- **persistent batch 推理**：进一步优化模型执行效率。

persistent batch 推理：进一步优化模型执行效率。
LMdeploy官方github地址:[https://github.com/InternLM/lmdeploy](https://github.com/InternLM/lmdeploy)
## 支持模型
|     模型     | 模型并行 | FP16 | KV INT8 |
| :----------: | :------: | :--: | :-----: |
|    Llama     |   Yes    | Yes  |   Yes   |
|    Llama2    |   Yes    | Yes  |   Yes   |
| InternLM-7B  |   Yes    | Yes  |   Yes   |
| InternLM-20B |   Yes    | Yes  |   Yes   |
|   QWen-7B    |   Yes    | Yes  |   Yes   |
|   QWen-14B   |   Yes    | Yes  |   Yes   |
| Baichuan-7B  |   Yes    | Yes  |   Yes   |
| Baichuan2-7B |   Yes    | Yes  |   No    |

## 安装

### 使用源码编译方式安装

#### 编译环境准备
提供3种环境准备方式：

1.基于已有的镜像，可跳过源码编译，直接进行推理。
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy-dtk23.10-torch1.13-py38

# <Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker run -it --name baichuan --shm-size=1024G -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v <Host Path>:<Container Path> <Image ID> /bin/bash
```

2. 基于光源pytorch基础镜像环境：镜像下载地址：[https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据pytorch、python、dtk及系统下载对应的镜像版本。(若安装过慢，可以添加源:pip3 install xxx -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)
```shell
pip3 install -r requirements.txt
pip3 install transformers==4.33.2
pip3 install urllib3==1.24
pip3 install gradio==3.50.2
pip3 install wheel
yum install rapidjson

# 执行dtk环境变量
source {DTK_PATH}/env.sh
source {DTK_PATH}/cuda/env.sh
# 升级gcc版本到9
yum install -y centos-release-scl
yum install -y devtoolset-9
scl enable devtoolset-9 bash

# 执行nccl环境变量
export NCCL_LAUNCH_MODE=GROUP
```

3. 基于现有python环境：安装pytorch，pytorch whl包下载目录：[https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/pytorch/dtk23.04](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/pytorch/dtk23.04)，根据python、dtk版本,下载对应pytorch的whl包。安装命令如下：
```shell
pip3 install torch* (下载的torch的whl包)
pip3 install -r requirements.txt
pip3 install transformers==4.33.2
pip3 install urllib3==1.24
pip3 install gradio==3.50.2
pip3 install wheel
yum install rapidjson

# 执行dtk环境变量
source {DTK_PATH}/env.sh
source {DTK_PATH}/cuda/env.sh
# 升级gcc版本到9
yum install -y centos-release-scl
yum install -y devtoolset-9
scl enable devtoolset-9 bash

# 执行nccl环境变量
export NCCL_LAUNCH_MODE=GROUP
```
注：需要GCC版本>=9.0

#### 源码编译安装
- 代码下载
根据不同的需求下载不同的分支
- 提供2种源码编译方式（进入lmdeploy目录）：
```
1. 源码编译安装
mkdir build && cd build
sh ../generate.sh
make -j 32 && make install
cd .. && python3 setup.py install

2. 编译成whl包安装
mkdir build && cd build
sh ../generate.sh
make -j 32 && make install
cd .. && python3 setup.py bdist_wheel
cd dist && pip3 install lmdeploy*
```
## 模型服务

### 部署 [LLaMA](https://huggingface.co/huggyllama) 服务
请从[这里](https://huggingface.co/huggyllama) 下载 llama 模型，参考如下命令部署服务：
以7B为例：
```
1、模型转换
# <model_name> 模型的名字 （'llama', 'internlm', 'vicuna', 'internlm-chat-7b', 'internlm-chat', 'internlm-chat-7b-8k', 'internlm-chat-20b', 'internlm-20b', 'baichuan-7b', 'baichuan2-7b', 'llama2', 'qwen-7b', 'qwen-14b',）
# <model_path> 模型路径
# <model_format> 模型的格式 （'llama', 'hf', 'qwen'）
# <tokenizer_path> tokenizer模型的路径（默认None,会去model_path里面找qwen.tiktoken）
# <model_format> 保存输出的目标路径（默认./workspace）
# <tp> 用于张量并行的GPU数量应该是2^n

lmdeploy convert --model_name llama --model_path /path/to/model --model_format hf --tokenizer_path None --dst_path ./workspace_llama --tp 1

2、运行
# bash界面运行
lmdeploy chat turbomind --model_path ./workspace_llama --tp 1     # 输入问题后执行2次回车进行推理

# 在服务器界面运行：
在bash端运行：
# <model_path_or_server> 部署模型的路径或tritonserver URL或restful api URL。前者用于与gradio直接运行服务。后者用于默认情况下使用tritonserver运行。如果输入URL是restful api。请启用另一个标志“restful_api”。
# <server_name> gradio服务器的ip地址
# <server_port> gradio服务器的ip的端口
# <batch_size> 于直接运行Turbomind的batch大小 （默认32）
# <tp> 用于张量并行的GPU数量应该是2^n （和模型转换的时候保持一致）
# <restful_api> modelpath_or_server的标志（默认是False）

lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_llama --server_name {ip} --server_port {pord} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 

在网页上输入{ip}:{pord}即可进行对话

```
### 部署 [llama2](https://huggingface.co/meta-llama) 服务
请从[这里](https://huggingface.co/meta-llama) 下载 llama2 模型，参考如下命令部署服务：
以7B为例：
```
1、模型转换
lmdeploy convert --model_name llama2 --model_path /path/to/model --model_format hf --tokenizer_path None --dst_path ./workspace_llama2 --tp 1  # 
2、运行
# bash界面运行
lmdeploy chat turbomind --model_path ./workspace_llama2 --tp 1
# 在服务器界面运行：
在bash端运行：
lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_llama2 --server_name {ip} --server_port {pord} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 

在网页上输入{ip}:{pord}即可进行对话
```
### 部署 [internlm](https://huggingface.co/internlm/) 服务
请从[这里](https://huggingface.co/internlm) 下载 internlm 模型，参考如下命令部署服务：
以7B为例：
```
1、模型转换
lmdeploy convert --model_name model_name --model_path /path/to/model --model_format hf --tokenizer_path None --dst_path ./workspace_intern --tp 1  # 根据模型的类型选择model_name是internlm-chat还是internlm
2、运行
# bash界面运行
lmdeploy chat turbomind --model_path ./workspace_intern --tp 1
# 在服务器界面运行：
在bash端运行：
lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_intern --server_name {ip} --server_port {pord} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 

在网页上输入{ip}:{pord}即可进行对话
```
### 部署 [baichuan](https://huggingface.co/baichuan-inc) 服务
请从[这里](https://huggingface.co/baichuan-inc) 下载 baichuan 模型，参考如下命令部署服务：
以7B为例：
```
1、模型转换
lmdeploy convert --model_name baichuan-7b --model_path /path/to/model --model_format hf --tokenizer_path None --dst_path ./workspace_baichuan --tp 1
2、运行
# bash界面运行
lmdeploy chat turbomind --model_path ./workspace_baichuan --tp 1
# 在服务器界面运行：
在bash端运行：
lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_baichuan --server_name {ip} --server_port {pord} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 

在网页上输入{ip}:{pord}即可进行对话
```

### 部署 [baichuan2](https://huggingface.co/baichuan-inc) 服务
请从[这里](https://huggingface.co/baichuan-inc) 下载 baichuan2 模型，参考如下命令部署服务：
以7B为例：
```
1、模型转换
lmdeploy convert --model_name baichuan2-7b --model_path /path/to/model --model_format hf --tokenizer_path None --dst_path ./workspace_baichuan2 --tp 1
2、运行
# bash界面运行
lmdeploy chat turbomind --model_path ./workspace_baichuan2 --tp 1
# 在服务器界面运行：
在bash端运行：
lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_baichuan2 --server_name {ip} --server_port {pord} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 

在网页上输入{ip}:{pord}即可进行对话
```

### 部署 [qwen](https://huggingface.co/Qwen) 服务
请从[这里](https://huggingface.co/Qwen) 下载 qwen 模型，参考如下命令部署服务：
以7B为例：
```
1、模型转换
lmdeploy convert --model_name qwen-7b --model_path /path/to/model --model_format qwen --tokenizer_path None --dst_path ./workspace_qwen --tp 1
2、运行
# bash界面运行
lmdeploy chat turbomind --model_path ./workspace_qwen --tp 1
# 在服务器界面运行：
在bash端运行：
lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_qwen --server_name {ip} --server_port {pord} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 

在网页上输入{ip}:{pord}即可进行对话
```

## result
![qwen推理](docs/dcu/qwen推理.gif)

### 详细可参考 [docs](./docs/zh_cn/serving.md) 
## 版本号查询
- python -c "import lmdeploy; lmdeploy.\_\_version__"，版本号与官方版本同步，查询该软件的版本号，例如0.0.6；

## Known Issue
- 无

## Note
+ 若使用pip install下载安装过慢，可添加pypi清华源：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

## 其他参考
- [README_origin](README_origin.md)
- [README_zh-CN](README_zh-CN.md)
