主流推理框架哪家强？看看它们在Llama 2上的性能比较
测试模型：
https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat/tree/main
vLLM
vllm 此前也多次讨论，部署简单且高效，首先起一个本地的服务
python3 -m vllm.entrypoints.api_server --model ckpt/FlagAlp
ha/Llama2-Chinese-13b-Chat/
接着使用测试集请求服务
python3 benchmark_serving.py --dataset ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json --tokenizer ckpt/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat/性能如下所示：
Text Generation Inference
TGI 是 HuggingFace 官方支持的推理部署工具，具有以下特点：
和 vllm 类似的 continuous batching
支持了 flash-attention 和 Paged Attention。
支持了 Safetensors 权重加载。
TGI 支持部署 GPTQ 模型服务，这使得我们可以在单卡上部署拥有 continous batching 功能的，更大的模型。
支持采用 Tensor Parallelism 部署多 GPU 服务，模型水印等其他功能
可以通过 docker 安装，拉取最新的镜像：
docker pull ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.0.0
在容器里使用 GPU，需要安装 nvida container toolkit，其命令如下：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker
如果要进行本地测试，可以通过源码安装（以下在 ubuntu 上安装）：
依赖安装
# 如果没有网络加速的话，建议添加 pip 清华源或其他国内 pip 源
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
apt-get install cargo pkg-config git
下载 protoc
PROTOC_ZIP=protoc-21.12-linux-x86_64.zip
curl -OL https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v21.12/$PROTOC_ZIP
sudo unzip -o $PROTOC_ZIP -d /usr/local bin/protoc
sudo unzip -o $PROTOC_ZIP -d /usr/local 'include/*'
rm -f $PROTOC_ZIP
如果没有网络加速的话，建议修改 cargo 源。有网络加速可略过。
# vim ~/.cargo/config
[source.crates-io]
registry = "https://github.com/rust-lang/crates.io-index"
replace-with = 'tuna'
[source.tuna]
registry = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/crates.io-index.git"
[net]
git-fetch-with-cli=true
TGI 根目录下执行安装：
BUILD_EXTENSIONS=True make install # Install repository and HF/transformer fork with CUDA kernels
安装成功，添加环境变量到 .bashrc 中 export PATH=/root/.cargo/bin:$PATH
执行 text-generation-launcher --help ，有输出表示安装成功。
安装完成后，部署服务如下：
docker run --rm \
--gpus all \
-p 5001:5001 \
-v $PWD/tgi_data:/data \
ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.0.0 \
--model-id /data/Llama2-Chinese-13b-Chat/ \
--hostname 0.0.0.0 \
--port 5001 \
--dtype float16 \
--num-shard 8 \
--sharded true
参数及使用方法可参考这里。
性能如下：
可以看出，更新后的 TGI 性能优于 vllm。
FasterTransformer 通常和 Triton 搭配使用，首先需要安装 Triton Inference Server ，选择合适的版本，此处选择22.05
sudo docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.05-py3
安装并进行测试
# 下载官方提供的模型
git clone https://github.com/triton-inference-server/server.git
cd ./server/docs/examples
./fetch_models.sh
# 启动triton server
docker run --gpus=1 --rm --net=host -v ${PWD}/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.05-py3 tritonserver --model-repository=/models
curl -v localhost:8000/v2/health/ready
# Use docker pull to get the client libraries and examples image from NGC.
sudo docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.05-py3-sdk
# Run the client image
sudo docker run --gpus all -it --rm --net=host nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.05-py3-sdk
# run the inference example
/workspace/install/bin/image_client -m densenet_onnx -c 3 -s INCEPTION /workspace/images/mug.jpg
安装完后进一步构建镜像
export BUILD_DICTIONARY="/data/build"
export TRITON_VERSION=22.05
cd $BUILD_DICTIONARY
git clone https://github.com/Rayrtfr/fastertransformer_backend.git
cd $BUILD_DICTIONARY/fastertransformer_backend
docker build --build-arg TRITON_VERSION=${TRITON_VERSION} -t triton_ft_backend:${TRITON_VERSION}-v-1 -f docker/Dockerfile .
启动镜像并进入
docker run -idt --gpus=all --net=host --shm-size=4G --name triton_ft_backend_pure \
-v $PWD:/data \
-p18888:8888 -p18000:8000 -p18001:8001 -p18002:8002 triton_ft_backend:${TRITON_VERSION}-v-1 bash
在容器内使用FasterTransformer将Llama2-Chinese-13b-Chat的权重转换为二进制
git clone https://github.com/Rayrtfr/FasterTransformer.git
cd FasterTransformer
mkdir models && sudo chmod -R 777 ./*
python3 ./examples/cpp/llama/huggingface_llama_convert.py \
-saved_dir=./models/llama \
-in_file=../Llama2-Chinese-13b-Chat \
-infer_gpu_num=1 \
-weight_data_type=fp16 \
-model_name=llama
修改模型配置
mkdir triton-model-store
cd triton-model-store/
cp -r fastertransformer_backend/all_models/llama triton-model-store/
编辑 config.pbtxt
# 修改 triton-model-store/llama/fastertransformer/config.pbtxt
parameters {
key: "tensor_para_size"
value: {
string_value: "1"
}
}
## 修改 model_checkpoint_path 为上面转换之后的路径
parameters {
key: "model_checkpoint_path"
value: {
string_value: "/data/FasterTransformer/models/llama/1-gpu/"
}
}
## 修改 FasterTransformer/examples/cpp/llama/llama_config.ini
model_name=llama_13b
model_dir=/data/FasterTransformer/models/llama/1-gpu/
# 修改这两个文件 triton-model-store/llama/preprocess/1/model.py triton-model-store/llama/postprocess/1/model.py
# 检查 这个路径为tokenier对应的路径
self.tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("/data/Llama2-Chinese-13b-Chat")
编译 FasterTransformer
cd FasterTransformer
mkdir build && cd build
git submodule init && git submodule update
pip3 install fire jax jaxlib transformers
cmake -DSM=86 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_PYT=ON -DBUILD_MULTI_GPU=ON -D PYTHON_PATH=/usr/bin/python3 ..
make -j12
make install
在容器内启动 triton server
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 /opt/tritonserver/bin/tritonserver --model-repository=triton-model-store/llama/
结果如下：
I0730 13:59:40.521892 33116 grpc_server.cc:4589] Started GRPCInferenceService at 0.0.0.0:8001
I0730 13:59:40.523018 33116 http_server.cc:3303] Started HTTPService at 0.0.0.0:8000
I0730 13:59:40.564427 33116 http_server.cc:178] Started Metrics Service at 0.0.0.0:8002
启动 client 测试
python3 fastertransformer_backend/inference_example/llama/llama_grpc_stream_client.py
输出结果
seq_len:148 token_text:<s><s><unk> : 北京有什么？
</s><s>Assistant: 北京是中国的首都，也是一座历史悠久，文明古老的城市。它拥有丰富的历史遗产和文化财宝，包括万家宫、故宫、颐和园、香山、大观园、长顺寺等等。此外，北京也拥有丰富的吃的、喝的、看
性能及 TP 相关测试进行中。。。
参考资料
[1] vllm vs TGI 部署 llama v2 7B 踩坑笔记 （https://zhuanlan.zhihu.com/p/645732302）
[2] https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chineseama2-Chinese
[3] https://https://vilsonrodrigues.medium.com/serving-falcon-models-with-text-generation-inference-tgi-5f32005c663b
/serving-falcon-models-with-text-generation-inference-tgi-5f32005c663b
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