# InternLM

## 论文

- [InternLM2 Technical Report](https://arxiv.org/pdf/2403.17297)

## 模型结构

InternLM2.5与InternLM2模型结构相同，但取得更好效果，InternLM2采用Llama和GQA结构，相较于InternLM改进了Wqkv的权重矩阵进行交错重排，不再简单堆叠每个头的Wk、Wq和Wv矩阵。此交织重排操作大概能提高5%的训练效率。

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    <img src="doc/struct.png"/>
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## 算法原理

InternLM2.5主要是更新了7B系列的Chat模型。其中InternLM2.5-7B-Chat-1M模型支持百万长度的上下文窗口。主要核心点有三个：（1）卓越的模型推理能力，在数学推理的任务上达到了SOTA，超过了同等规模参数量的其他模型，如Llama3-8B和Gemma-9B；（2）支持百万长度上下文长度的推理，并且可以通过LMDeploy快速部署，开箱即用；（3）增加了更多的应用工具的支持

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    <img src="doc/eval1.png"/>
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    <img src="doc/eval2.png"/>
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## 环境配置

### Docker（方法一）

提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/image/dcu/custom)拉取推理的docker镜像：

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-rocblas104381-0915-das1.6-py3.10-20250916-rc2
# <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
# 若要在主机端和容器端映射端口需要删除--network host参数
docker run -it --name internlm_vllm --privileged --shm-size=64G  --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 /opt/hyhal:/opt/hyhal -v <Host Path>:<Container Path> <Image ID> /bin/bash
```

`Tips：若在K100/Z100L上使用，使用定制镜像docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.5.0-dtk24.04.1-ubuntu20.04-py310-zk-v1,K100/Z100L不支持awq量化`

### Dockerfile（方法二）

```
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker build -t internlm:latest .
docker run -it --name internlm_vllm --privileged --shm-size=64G  --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 /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v <Host Path>:<Container Path> internlm:latest /bin/bash
```

### Anaconda（方法三）

```
conda create -n internlm_vllm python=3.10
```

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。

* DTK驱动：dtk25.04.01
* Pytorch: 2.5.1
* triton: 3.0.0
* lmslim: 0.3.1
* flash_attn: 2.6.1
* flash_mla: 1.0.0
* vllm: 0.9.2
* python: python3.10

`Tips：需先安装相关依赖，最后安装vllm包`
环境变量：
export VLLM_NUMA_BIND=1
export ALLREDUCE_STREAM_WITH_COMPUTE=1
export VLLM_RANK0_NUMA=0
export VLLM_RANK1_NUMA=1
export VLLM_RANK2_NUMA=2
export VLLM_RANK3_NUMA=3
export VLLM_RANK4_NUMA=4
export VLLM_RANK5_NUMA=5
export VLLM_RANK6_NUMA=6
export VLLM_RANK7_NUMA=7

## 数据集

无

## 推理

### 模型下载

| 基座模型                                                    |                                                             |                                                               |                                                                 |
| ----------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------- |
| [internlm2-7b](https://huggingface.co/internlm/internlm2-7b)  | [internlm2-20b](https://huggingface.co/internlm/internlm2-20b) | [internlm2_5-7b](https://huggingface.co/internlm/internlm2_5-7b) | [internlm2_5-20b](https://huggingface.co/internlm/internlm2_5-20b) |

### 离线批量推理

```bash
 python examples/offline_inference/basic/basic.py
```

其中，`prompts`为提示词；`temperature`为控制采样随机性的值，值越小模型生成越确定，值变高模型生成更随机，0表示贪婪采样，默认为1；`max_tokens=16`为生成长度，默认为1；
`model`为模型路径；`tensor_parallel_size=1`为使用卡数，默认为1；`dtype="float16"`为推理数据类型，如果模型权重是bfloat16,需要修改为float16推理,`quantization="gptq"`为使用gptq量化进行推理,需下载以上GPTQ模型。`quantization="awq"`为使用awq量化进行推理,需下载以上AWQ模型。

### 离线批量推理性能测试

1、指定输入输出

```bash
 python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --input-len 32 --output-len 128 --model internlm/internlm2_5-7b -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
```

其中 `--num-prompts`是batch数，`--input-len`是输入seqlen，`--output-len`是输出token长度，`--model`为模型路径，`-tp`为使用卡数，`dtype="float16"`为推理数据类型，如果模型权重是bfloat16,需要修改为float16推理。若指定 `--output-len  1`即为首字延迟。`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理。如果提示上下文受限，可以添加--max-model-len 64000

2、使用数据集
下载数据集：
[sharegpt_v3_unfiltered_cleaned_split](https://huggingface.co/datasets/learnanything/sharegpt_v3_unfiltered_cleaned_split)

```bash
 python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --model internlm/internlm2_5-7b --dataset-name sharegpt --dataset-path /path/to/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
```

其中 `--num-prompts`是batch数，`--model`为模型路径，`--dataset`为使用的数据集，`-tp`为使用卡数，`dtype="float16"`为推理数据类型，如果模型权重是bfloat16,需要修改为float16推理。`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理。

### OpenAI api服务推理性能测试

1.启动服务：

```bash
 vllm serve --model internlm/internlm2_5-7b --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code --tensor-parallel-size 1
```

2.启动客户端

```
python benchmarks/benchmark_serving.py --model internlm/internlm2_5-7b --dataset-name sharegpt --dataset-path /path/to/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json  --num-prompts 1 --trust-remote-code
```

参数同使用数据集，离线批量推理性能测试，具体参考[benchmarks/benchmark_serving.py]
(benchmarks/benchmark_serving.py)

### OpenAI兼容服务

启动服务：

```bash
 vllm serve internlm/internlm2_5-7b --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code
```

这里 serve之后为加载模型路径，`--dtype`为数据类型：float16，默认情况使用tokenizer中的预定义聊天模板，`--chat-template`可以添加新模板覆盖默认模板,`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理,`-q awq`为使用awq量化模型进行推理。

列出模型型号：

```bash
curl http://localhost:8000/v1/models
```

### OpenAI Completions API和vllm结合使用

```bash
curl http://localhost:8000/v1/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "internlm/internlm2_5-7b",
        "prompt": "What is deep learning?",
        "max_tokens": 7,
        "temperature": 0
    }'
```

或者使用[examples/openai_completion_client.py](examples/openai_completion_client.py)

### OpenAI Chat API和vllm结合使用

```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "internlm/internlm2_5-7b",
    "max_tokens": 128,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What is deep learning?"
      }
    ]
  }'
```

或者使用[examples/online_serving/openai_chat_completion_client.py](examples/online_serving/openai_chat_completion_client.py)

### **gradio和vllm结合使用**

1.安装gradio

```
pip install gradio
```

2.安装必要文件

    2.1 启动gradio服务，根据提示操作

```
python examples/online_serving/gradio_openai_chatbot_webserver.py --model "internlm/internlm2_5-7b" --model-url http://localhost:8000/v1 --temp 0.8 --stop-token-ids ""
```

    2.2 更改文件权限

打开提示下载文件目录，输入以下命令给予权限

```
chmod +x frpc_linux_amd64_v0.*
```

   2.3 端口映射

```
ssh -L 8000:计算节点IP:8000 -L 8001:计算节点IP:8001 用户名@登录节点 -p 登录节点端口
```

3.启动OpenAI兼容服务

```
 vllm serve internlm/internlm2_5-7b --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code --host "0.0.0.0"
```

如果提示上下文受限，可以添加--max-model-len 64000

4.启动gradio服务

```
python examples/online_serving/gradio_openai_chatbot_webserver.py --model "internlm/internlm2_5-7b" --model-url http://localhost:8000/v1 --temp 0.8 --stop-token-ids "" --host "0.0.0.0" --port 8001
```

5.使用对话服务

在浏览器中输入本地 URL，可以使用 Gradio 提供的对话服务。

## result

使用的加速卡:1张 DCU-K100_AI-64G

```
Prompt: 'What is deep learning?', Generated text: ' Deep learning is a subset of machine learning that involves the use of neural networks to model and solve complex problems. Neural networks are a network of interconnected nodes or " neurons" that are designed to recognize patterns in data, learn from examples, and make predictions or decisions.\nThe term "deep" in deep learning refers to the use of multiple layers or hidden layers in these neural networks. Each layer processes the input data in a different way, extracting increasingly abstract features as the data passes through.'
```

### 精度

无

## 应用场景

### 算法类别

对话问答

### 热点应用行业

金融,科研,教育

## 源码仓库及问题反馈

* [https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/internlm_vllm](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/internlm_vllm)

## 参考资料

* [https://github.com/vllm-project/vllm](https://github.com/vllm-project/vllm)
