README_zh-CN.md

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[![docs](https://img.shields.io/badge/docs-latest-blue)](https://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/)
[![codecov](https://codecov.io/gh/open-mmlab/lmdeploy/branch/main/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/open-mmlab/lmdeploy)
[![license](https://img.shields.io/github/license/open-mmlab/lmdeploy.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/tree/main/LICENSE)
[![issue resolution](https://img.shields.io/github/issues-closed-raw/open-mmlab/lmdeploy)](https://github.com/open-mmlab/lmdeploy/issues)
[![open issues](https://img.shields.io/github/issues-raw/open-mmlab/lmdeploy)](https://github.com/open-mmlab/lmdeploy/issues)

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  <a href="https://discord.com/channels/1037617289144569886/1046608014234370059" style="text-decoration:none;">
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</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，它支持 LLaMA 及其变体模型在 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。

  <div align="center">
    <img src="https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer/blob/main/docs/images/gpt/gpt_interactive_generation.2.png?raw=true"/>
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- **多 GPU 部署和量化**：我们提供了全面的模型部署和量化支持，已经在 7～100B 模型上完成验证。

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

  ![PersistentBatchInference](https://github.com/open-mmlab/lmdeploy/assets/25839884/8f8b57b8-42af-4b71-ad74-e75f39b10694)


## 快速上手

### 安装

```shell
conda create -n open-mmlab python=3.8
conda activate open-mmlab
git clone https://github.com/open-mmlab/lmdeploy.git
cd lmdeploy
pip install -e .
```

### 编译

下载 docker image `openmmlab/lmdeploy:latest`，挂载 lmdeploy 的数据卷，启动 container，在 container 内执行以下命令：

```shell
mkdir build && cd build
../generate.sh
make -j$(nproc) && make install
```

### 部署 [LLaMA](https://github.com/facebookresearch/llama) 服务

请填写[这张表](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfqNECQnMkycAp2jP4Z9TFX0cGR4uf7b_fBxjY_OjhJILlKGA/viewform)，获取 LLaMA 模型权重。

执行如下命令，可以把 LLaMA 模型部署到 NVIDIA GPU Server：

<details open>
<summary><b>7B</b></summary>

```shell
python3 lmdeploy/serve/turbomind/deploy.py llama-7B /path/to/llama-7b llama \
    --tokenizer_path /path/to/tokenizer/model
bash workspace/service_docker_up.sh --lib-dir $(pwd)/build/install/backends/turbomind
```

</details>

<details open>
<summary><b>13B</b></summary>

```shell
python3 lmdeploy/serve/turbomind/deploy.py llama-13B /path/to/llama-13b llama \
    --tokenizer_path /path/to/tokenizer/model --tp 2
bash workspace/service_docker_up.sh --lib-dir $(pwd)/build/install/backends/turbomind
```

</details>

### 部署 [Vicuna](https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/) 服务

<details open>
<summary><b>7B</b></summary>

```shell
python3 -m pip install fschat
python3 -m fastchat.model.apply_delta \
  --base-model-path /path/to/llama-7b \
  --target-model-path /path/to/vicuna-7b \
  --delta-path lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1

python3 lmdeploy/serve/turbomind/deploy.py vicuna-7B /path/to/vicuna-7b hf
bash workspace/service_docker_up.sh --lib-dir $(pwd)/build/install/backends/turbomind
```

</details>

<details>
<summary><b>13B</b></summary>

```shell
python3 -m pip install fschat
python3 -m fastchat.model.apply_delta \
  --base-model-path /path/to/llama-13b \
  --target-model-path /path/to/vicuna-13b \
  --delta-path lmsys/vicuna-13b-delta-v1.1

python3 lmdeploy/serve/turbomind/deploy.py vicuna-13B /path/to/vicuna-13b hf
bash workspace/service_docker_up.sh --lib-dir $(pwd)/build/install/backends/turbomind
```

</details>

## 通过命令行推理

```shell
python3 lmdeploy/serve/client.py {server_ip_addresss}:33337
```

## 使用浏览器推理

```shell
python3 lmdeploy/app.py {server_ip_addresss}:33337 {model_name}
```

## 量化部署

在 fp16 模式下，可以开启 kv_cache int8 量化，单卡可服务更多用户。
首先执行量化脚本，量化参数存放到 `deploy.py` 转换的 weight 目录下。
然后调整 `config.ini`

- `use_context_fmha` 改为 0，表示关闭
- `quant_policy` 设置为 4。此参数默认为 0，表示不开启

这里是[量化测试结果](./docs/zh_cn/quantization.md)。

## 贡献指南

我们感谢所有的贡献者为改进和提升 LMDeploy 所作出的努力。请参考[贡献指南](.github/CONTRIBUTING.md)来了解参与项目贡献的相关指引。

## 致谢

- [FasterTransformer](https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer)

## License

该项目采用 [Apache 2.0 开源许可证](LICENSE)。