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总述

背景介绍

  • 介绍本工作是 NVIDIA TensorRT Hackathon 2023 的参赛题目，本项目使用TRT-LLM完成对Qwen-7B-Chat实现推理加速。相关代码已经放在release/0.1.0分支，感兴趣的同学可以去该分支学习完整流程。

自2024年4月24日起，TensorRT-LLM官方仓库最新main分支已经支持qwen/qwen2，故本仓库不再做重大更新。

功能概述

  • FP16 / BF16(实验性)
  • INT8 Weight-Only & INT8 Smooth Quant & INT4 Weight-Only & INT4-AWQ & INT4-GPTQ
  • INT8 KV CACHE
  • Tensor Parallel（多卡并行）
  • 基于gradio搭建web demo
  • 支持triton部署api，结合inflight_batching实现最大吞吐/并发。
  • 支持fastapi搭建兼容openai请求的api，并且支持function call调用。
  • 支持cli命令行对话。
  • 支持langchain接入。

支持的模型：qwen2（推荐）/qwen（当前仅维护到0.7.0）/qwen-vl（当前仅维护到0.7.0）

相关教程：

软硬件要求

  • Linux最佳，已安装docker，并且安装了nvidia-docker（安装指南），Windows理论也可以，但是还未测试，感兴趣可以自己研究一下。
  • Windows参考这个教程：链接
  • 有英伟达显卡（30系，40系，V100/A100等），以及一定的显存、内存、磁盘。结合Qwen官方推理要求，预估出下面的要求，详见表格（仅编译期最大要求），仅供参考：
Model Size Quantization GPU Memory Usage (GB) CPU Memory Usage (GB) Disk Usage (GB)
1.8B fp16 5 15 11
int8 smooth quant 5 15 22
int8 weight only 4 12 9
int4 weight only 4 10 7
int4 gptq (raw) 4 10 6
int4 gptq (manual) 5 13 14
int4 awq 5 13 18
7B fp16 21 59 42
int8 smooth quant 21 59 84
int8 weight only 14 39 28
int4 weight only 10 29 21
int4 gptq (raw) 10 29 16
int4 gptq (manual) 21 51 42
int4 awq 21 51 56
14B fp16 38 106 75
int8 smooth quant 38 106 150
int8 weight only 24 66 47
int4 weight only 16 46 33
int4 gptq (raw) 16 46 26
int4 gptq (manual) 38 90 66
int4 awq 38 90 94
72B fp16 181 506 362
int8 smooth quant 181 506 724
int8 weight only 102 284 203
int4 weight only 61 171 122
int4 gptq (raw) 61 171 98
int4 gptq (manual) 181 434 244
int4 awq 181 434 406

快速入门

准备工作

  1. 下载镜像。

    • 官方triton镜像24.02，对应TensorRT-LLM版本为0.8.0，不含TensorRT-LLM开发包。

      docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.02-trtllm-python-py3

    • 对于Windows用户想体验tritonserver部署的，或者无GPU的用户，可以使用AutoDL镜像，含tritonserver，版本为24.02（对应tensorrt_llm 0.8.0)，链接，注：该链接包含完整编译教程。

  2. 拉取本项目代码

    git clone https://github.com/Tlntin/Qwen-TensorRT-LLM.git
cd Qwen-TensorRT-LLM

  3. 进入项目目录，然后创建并启动容器，同时将本地examples代码路径映射到/app/tensorrt_llm/examples路径，然后打开8000和7860端口的映射，方便调试api和web界面。

    docker run --gpus all \
  --name trt_llm \
  -d \
  --ipc=host \
  --ulimit memlock=-1 \
  --restart=always \
  --ulimit stack=67108864 \
  -p 8000:8000 \
  -p 7860:7860 \
  -v ${PWD}/examples:/app/tensorrt_llm/examples \
  nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.02-trtllm-python-py3 sleep 8640000

  4. 进入docker容器里面的qwen2路径，

    • 使用pip直接安装官方编译好的tensorrt_llm，需要先安装numpy1.x,不兼容numpy2.x。

      pip install "numpy<2"
pip install tensorrt_llm==0.8.0 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

    • 安装提供的Python依赖

      cd /app/tensorrt_llm/examples/qwen2/
pip install -r requirements.txt

    • 升级transformers版本，qwen2最低需要4.37以上版本，如果有警告依赖不匹配可以忽略。

      pip install "transformers>=4.37"

  5. 从HuggingFace下载模型（暂时不支持其他平台），例如QWen1.5-7B-Chat模型，然后将文件夹重命名为qwen1.5_7b_chat，最后放到examples/qwen2/路径下即可。

  6. 修改编译参数（可选）

    • 默认编译参数，包括batch_size, max_input_len, max_new_tokens, seq_length都存放在default_config.py中
    • 默认模型路径，包括hf_model_dir（模型路径）和tokenizer_dir（分词器路径）以及int4_gptq_model_dir（手动gptq量化输出路径），可以改成你自定义的路径。
    • 对于24G显存用户，直接编译即可，默认是fp16数据类型，max_batch_size=2
    • 对于低显存用户，可以降低max_batch_size=1，或者继续降低max_input_len, max_new_tokens

运行指南（fp16模型）

  1. 编译。

    • 编译fp16（注：--remove_input_padding和--enable_context_fmha为可选参数，可以一定程度上节省显存）。

      python3 build.py --remove_input_padding --enable_context_fmha

    • 编译 int8 (weight only)。

      python3 build.py --use_weight_only --weight_only_precision=int8

    • 编译int4 (weight only)

      python3 build.py --use_weight_only --weight_only_precision=int4

    • 对于如果单卡装不下，又不想用int4/int8量化，可以选择尝试tp = 2，即启用两张GPU进行编译 （注：tp功能目前只支持从Huggingface格式构建engine）

      python3 build.py --world_size 2 --tp_size 2

  2. 运行。编译完后，再试跑一下，输出Output: "您好，我是来自达摩院的大规模语言模型，我叫通义千问。"这说明成功。

    • tp = 1（默认单GPU）时使用python直接运行run.py

      python3 run.py

    • tp = 2（2卡用户，或者更多GPU卡）时，使用mpirun命令来运行run.py

      mpirun -n 2 --allow-run-as-root python run.py

    • 使用官方24.02容器多卡可能会报错，提示：Failed, NCCL error /home/jenkins/agent/workspace/LLM/release-0.8/L0_PostMerge/tensorrt_llm/cpp/tensorrt_llm/plugins/ncclPlugin/allreducePlugin.cpp:183 'unknown result code',需要安装nccl2.20.3-1（使用压缩包，解压后导入系统环境变量或者使用apt命名安装均可），安装后即可正常运行。

      export LD_LIBRARY_PATH=nccl_2.20.3-1+cuda12.3_x86_64/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
# 或者，推荐下面这种
apt update && apt-get install -y --no-install-recommends libnccl2=2.20.3-1+cuda12.3 libnccl-dev=2.20.3-1+cuda12.3 -y

  3. 验证模型精度。可以试试跑一下summarize.py，对比一下huggingface和trt-llm的rouge得分。这一步需要在线下载数据集，对于网络不好的用户，可以参考该方法：datasets离线加载huggingface数据集方法

    • 跑hugggingface版

      python3 summarize.py --test_hf

    • 跑trt-llm版

      python3 summarize.py --test_trt_llm

    • 一般来说，如果trt-llm的rouge分数和huggingface差不多，略低一些（1以内）或者略高一些（2以内），则说明精度基本对齐。

  4. 测量模型吞吐速度和生成速度。需要下载ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json这个文件。

    • 可以通过wget/浏览器直接下载，下载链接

    • 也可通过百度网盘下载，链接: https://pan.baidu.com/s/12rot0Lc0hc9oCb7GxBS6Ng?pwd=jps5 提取码: jps5

    • 下载后同样放到examples/qwen2/路径下即可

    • 测量前，如果需要改max_input_length/max_new_tokens，可以直接改default_config.py即可。一般不推荐修改，如果修改了这个，则需要重新编译一次trt-llm，保证两者输入数据集长度统一。

    • 测量huggingface模型

      python3 benchmark.py --backend=hf --dataset=ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json --hf_max_batch_size=1

    • 测量trt-llm模型 (注意：--trt_max_batch_size不应该超过build时候定义的最大batch_size，否则会出现内存错误。)

      python3 benchmark.py --backend=trt_llm --dataset=ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json --trt_max_batch_size=1

运行指南（Smooth Quant）(强烈推荐)

  1. 注意：运行Smooth Quant需要将huggingface模型完全加载到GPU里面，用于构建int8标定数据集，所以需要提前确保你的显存够大，能够完全加载整个模型。

  2. 将Huggingface格式的数据转成FT(FastTransformer)需要的数据格式，这一步需要在线下载数据集，对于网络不好的用户，可以参考该方法：datasets离线加载huggingface数据集方法

    • 单卡

      python3 hf_qwen_convert.py --smoothquant=0.5

    • 多卡（以2卡为例）

      python3 hf_qwen_convert.py --smoothquant=0.5 --tensor-parallelism=2

  3. 开始编译trt_engine

    • 单卡 
      python3 build.py --use_smooth_quant --per_token --per_channel
    • 多卡（以2卡为例） 
      python3 build.py --use_smooth_quant --per_token --per_channel --world_size 2 --tp_size 2

  4. 编译完成，run/summarize/benchmark等等都和上面的是一样的了。

运行指南（int8-kv-cache篇）

  1. 注意：运行int8-kv-cache需要将huggingface模型完全加载到GPU里面，用于构建int8标定数据集，所以需要提前确保你的显存够大，能够完全加载整个模型。

  2. 将Huggingface格式的数据转成FT(FastTransformer)需要的数据格式。

    • 单卡 
      python3 hf_qwen_convert.py --calibrate-kv-cache
    • 多卡（以2卡为例） 
      python3 hf_qwen_convert.py --calibrate-kv-cache --tensor-parallelism=2

  3. 编译int8 weight only + int8-kv-cache

    • 单卡 
      python3 build.py --use_weight_only --weight_only_precision=int8 --int8_kv_cache
    • 多卡（以2卡为例） 
      python3 build.py --use_weight_only --weight_only_precision=int8 --int8_kv_cache --world_size 2 --tp_size 2

运行指南（int4-gptq篇）

  1. 需要安装auto-gptq模块，并且升级transformers模块版本到最新版（建议optimum和transformers都用最新版，否则可能有乱码问题），参考issue/68。（注：安装完模块后可能会提示tensorrt_llm与其他模块版本不兼容，可以忽略该警告）

    pip install auto-gptq optimum
pip install transformers -U

  2. 手动获取标定权重（可选）

    • 转权重获取scale相关信息，默认使用GPU进行校准，需要能够完整加载模型。（注：对于Qwen-7B-Chat V1.0，可以加上--device=cpu来尝试用cpu标定，但是时间会很长） 
      python3 gptq_convert.py
    • 编译TensorRT-LLM Engine 
      python build.py --use_weight_only \
          --weight_only_precision int4_gptq \
          --per_group
    • 如果想要节省显存（注：只能用于单batch），可以试试加上这俩参数来编译Engine 
      python build.py --use_weight_only \
          --weight_only_precision int4_gptq \
          --per_group \
          --remove_input_padding \
          --enable_context_fmha

  3. 使用官方int4权重，例如Qwen-xx-Chat-Int4模型（推荐）

    • 编译模型，注意设置hf模型路径和--quant_ckpt_path量化后权重路径均设置为同一个路径，下面是32b-gptq-int4模型的示例（其他gptq-int4模型也是一样操作） 
      python build.py --use_weight_only \
          --weight_only_precision int4_gptq \
          --per_group \
          --hf_model_dir Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int4 \
          --quant_ckpt_path Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int4
    • 运行模型，这里需要指定一下tokenizer路径 
      python3 run.py --tokenizer_dir=Qwen1.5-32B-Chat-GPTQ-Int4

运行指南（int4-awq篇）

  1. 需要下载并安装nvidia-ammo模块（仅支持Linux，不支持Windows） 
    pip install --no-cache-dir --extra-index-url https://pypi.nvidia.com nvidia-ammo~=0.7.0
  2. 运行int4-awq量化代码，导出校准权重。 
    python3 quantize.py --export_path ./qwen2_7b_4bit_gs128_awq.pt
  3. 运行build.py，用于构建TensorRT-LLM Engine。 
    python build.py --use_weight_only \
                --weight_only_precision int4_awq \
                --per_group \
                --quant_ckpt_path ./qwen2_7b_4bit_gs128_awq.pt
  4. 如果想要节省显存（注：只能用于单batch），可以试试加上这俩参数来编译Engine 
    python build.py --use_weight_only \
                --weight_only_precision int4_awq \
                --per_group \
                --remove_input_padding \
                --enable_context_fmha \
                --quant_ckpt_path ./qwen2_7b_4bit_gs128_awq.pt

其他应用

  1. 尝试终端对话。运行下面的命令，然后输入你的问题，直接回车即可。

    python3 cli_chat.py

  2. 部署api，并调用api进行对话。

    • 部署api
    python3 api.py
    • 另开一个终端，进入qwen2/client目录，里面有4个文件，分别代表不同的调用方式。
    • async_client.py，通过异步的方式调用api，通过SSE协议来支持流式输出。
    • normal_client.py，通过同步的方式调用api，为常规的HTTP协议，Post请求，不支持流式输出，请求一次需要等模型生成完所有文字后，才能返回。
    • openai_normal_client.py，通过openai模块直接调用自己部署的api，该示例为非流式调用，请求一次需要等模型生成完所有文字后，才能返回。。
    • openai_stream_client.py，通过openai模块直接调用自己部署的api，该示例为流式调用。
    • 注意：需要pydantic模块版本>=2.3.2，否则将会出现ChatCompletionResponse' object has no attribute 'model_dump_json'报错，参考issue

  3. 尝试网页对话（可选，需要先部署api）。运行下面的命令，然后打开本地浏览器，访问：http://127.0.0.1:7860 即可

    python3 web_demo.py
    • 默认配置的web_demo.py如下：
    demo.queue().launch(share=False, inbrowser=True)
    • 如果是服务器运行，建议改成这样
    demo.queue().launch(server_name="0.0.0.0", share=False, inbrowser=False)
    • web_demo参数说明
      • share=True: 代表将网站穿透到公网，会自动用一个随机的临时公网域名，有效期3天，不过这个选项可能不太安全，有可能造成服务器被攻击，不建议打开。
      • inbrowser=True: 部署服务后，自动打开浏览器，如果是本机，可以打开。如果是服务器，不建议打开，因为服务器也没有谷歌浏览器给你打开。
      • server_name="0.0.0.0": 允许任意ip访问，适合服务器，然后你只需要输入http://[你的ip]: 7860就能看到网页了，如果不开这个选择，默认只能部署的那台机器才能访问。
      • share=False：仅局域网/或者公网ip访问，不会生成公网域名。
      • inbrowser=False： 部署后不打开浏览器，适合服务器。

  4. web_demo运行效果（测试平台：RTX 4080, qwen2-7b-chat, int4 weight only)

TRT-LLM.for.Qwen-7B.mp4

进阶工作

  1. 参考该教程部署tritonserver：Triton24.02部署TensorRT-LLM,实现http查询
  2. 使用该项目封装tritonserver以支持openai API格式，项目链接：https://github.com/zhaohb/fastapi_tritonserver

Stargazers over time

Stargazers over time