pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）
Part1知识准备
在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的：
my_model = ModelClass(...)
state_dict =
torch.load(checkpoint_file)
用简单的话来说，这些步骤是：
用随机初始化的权重创建模型。 从磁盘上加载模型权重（在一个通常被称为状态字典的字典中）。 在模型中加载这些权重。
虽然这对常规大小的模型来说非常有效，但当我们处理一个巨大的模型时，这个工作流程有一些明显的局限性：在第1步，我们在RAM中加载一个完整版本的模型，并花一些时间随机初始化权重（这将在第3步被丢弃）。在第2步，我们在RAM中加载另一个完整版本的模型，并使用预训练的权重。如果你正在加载一个具有60亿个参数的模型，这意味着你需要为每个模型的副本提供24GB的RAM，所以总共需要48GB（其中一半用于在FP16中加载模型）。
1使用accelerate
上下文管理器
引入accelerate处理大模型的第一个工具是上下文管理器init_empty_weights()，它可以帮助你在不使用任何RAM的情况下初始化一个模型，这样，步骤1就可以可以在任何尺寸的模型上进行。以下是它的工作原理：
from accelerate import init_empty_weights
with init_empty_weights():
my_model = ModelClass(...)
例如：
with init_empty_weights():
model = nn.Sequential(*[nn.Linear(10000, 10000) for _ in range(1000)])
初始化一个空的模型，参数略多于100B。这有赖于PyTorch 1.9中引入的元设备(meta device)。在上下文管理器下的初始化过程中，每次创建一个参数时，它都会移动到该设备上。
分布式检查点
你的模型有可能大到即使是一个副本也无法装入RAM。这并不意味着它不能被加载：如果你有一个或几个GPU，这将有更多的内存可用于存储你的模型。在这种情况下，如果你的检查点被分割成几个较小的文件，我们称之为检查点碎片，效果会更好。
accelerate将处理分片检查点，只要你遵循以下格式：你的检查点应该在一个文件夹中，有几个文件包含部分状态字典，应该有一个JSON格式的索引，包含一个字典将参数名称映射到包含其权重的文件。例如，我们可以有一个包含以下内容的文件夹：
first_state_dict.bin
index.json
second_state_dict.bin
与index.json是以下文件：
{
"linear1.weight": "first_state_dict.bin",
"linear1.bias": "first_state_dict.bin",
"linear2.weight": "second_state_dict.bin",
"linear2.bias": "second_state_dict.bin"
}
first_state_dict.bin包含 "linear1.weight "和 "linear1.bias "的权重。second_state_dict.bin是 "linear2.weight "和 "linear2.bias "的权重。
加载权重
第二个工具是引入了一个函数load_checkpoint_and_dispatch()，它将允许你在你的空模型中加载一个检查点。这支持完整的检查点（一个单个文件包含整个状态描述）以及分片检查点。它还会在你可用的设备（GPU、CPURAM）上自动分配这些权重，所以如果你正在加载一个分片检查点，最大的RAM使用量将是最大分片的大小。
from accelerate import init_empty_weights
from transformers import AutoConfig, AutoModelForCausalLM
checkpoint = "EleutherAI/gpt-j-6B"
config = AutoConfig.from_pretrained(checkpoint)
with init_empty_weights():
model = AutoModelForCausalLM.from_config(config)
请注意，在transformer中用from_config加载模型并不绑定权重，这在加载不包含绑定权重的重复键的检查点时可能导致问题。所以你应该在加载检查点之前绑定权重。
model.tie_weights()
然后加载我们刚刚下载的检查点：
model = load_checkpoint_and_dispatch(
model, "sharded-gpt-j-6B", device_map="auto", no_split_module_classes=["GPTJBlock"]
)
通过传递device_map="auto"，根据可用的资源，我们告诉模型的每一层放置在哪里。
首先，我们使用GPU上的最大可用空间。 如果我们仍然需要空间，我们将剩余的权重存储在CPU上。 如果没有足够的RAM，我们将剩余的权重作为内存映射的张量存储在硬盘上。
no_split_module_classes=["GPTJBlock"] 表示属于GPTJBlock的模块不应该在不同的设备上被分割。你应该在这里设置所有包括某种residual(残差连接)的块。
你可以通过hf_device_map来查看accelearte挑选的设备图。
model.hf_device_map
{'transformer.wte': 0,
'transformer.drop': 0,
'transformer.h.0': 0,
'transformer.h.1': 0,
'transformer.h.2': 0,
'transformer.h.3': 0,
'transformer.h.4': 0,
'transformer.h.5': 0,
'transformer.h.6': 0,
'transformer.h.7': 0,
'transformer.h.8': 0,
'transformer.h.9': 0,
'transformer.h.10': 0,
'transformer.h.11': 0,
'transformer.h.12': 0,
'transformer.h.13': 0,
'transformer.h.14': 0,
'transformer.h.15': 0,
'transformer.h.16': 0,
'transformer.h.17': 0,
'transformer.h.18': 0,
'transformer.h.19': 0,
'transformer.h.20': 0,
'transformer.h.21': 0,
'transformer.h.22': 0,
'transformer.h.23': 0,
'transformer.h.24': 1,
'transformer.h.25': 1,
'transformer.h.26': 1,
'transformer.h.27': 1,
'transformer.ln_f': 1,
'lm_head': 1}
如果你喜欢明确地决定每层的位置，你也可以自己设计你的设备图。在这种情况下，上面的命令变成了：
model = load_checkpoint_and_dispatch(model, "sharded-gpt-j-6B", device_map=my_device_map)
运行模型
现在我们已经做到了这一点，我们的模型位于几个设备之间，也许还有硬盘。但它仍然可以作为一个普通的PyTorch模型使用：
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
inputs = tokenizer("Hello, my name is", return_tensors="pt")
inputs = inputs.to(0)
output = model.generate(inputs["input_ids"])
tokenizer.decode(output[0].tolist())
在幕后，accelerate为模型添加了钩子，因此：
在每一层，输入被放在正确的设备上（因此，即使你的模型分散在几个GPU上，它也能工作）。 对于卸载在CPU上的权重，就在向前传递之前，它们被放在GPU上，并在之后被清理掉。 对于卸载在硬盘上的权重，它们被加载在RAM中，然后在向前传递之前被放在GPU上，并在之后被清理掉。 这样，即使你的模型不适合在某个GPU或CPU RAM上运行，你也可以运行推理！
设计一个设备图
你可以通过以下选项"auto", "balanced", "balanced_low_0", "sequential"让acclerate处理设备图的计算，或自己创建一个。如果你想更多地控制每个层应该去哪里，你可以在一个元设备上的模型上推导出模型的所有尺寸（从而计算出一个设备图）。
当你没有足够的GPU内存来容纳整个模型时，所有的选项都会产生相同的结果（也就是把所有能装的东西都装到GPU上，然后把重量卸到CPU上，如果没有足够的内存，甚至卸到磁盘上）。
当你有比模型大小更多的GPU内存可用时，这里是每个选项之间的区别：
"auto"和"balanced"在所有可用的GPU上平均分配模型，使你有可能使用大于1的批次大小。 "balanced_low_0 "将模型均匀地分割到所有的GPU上，除了第一个GPU之外，并且只将不适合其他GPU的部分放在GPU 0上。当你需要使用GPU 0对输出进行一些处理时，这个选项是非常好的，比如使用transformers的生成函数时。 "顺序 "将在GPU 0上安装它可以安装的东西，然后在GPU 1上移动，以此类推（所以如果不需要，就不会使用最后的GPU）。
首先注意，你可以通过使用max_memory参数（在fer_auto_device_map()和所有使用该参 的函数中可用）限制每个GPU上使用的内存。当设置max_memory时，你应该传递一个包含GPU标识符（例如0、1等）和 "cpu "键的字典，用于你希望用于CPU卸载的最大RAM。这些值可以是一个整数（以字节为单位），也可以是一个代表数字及其单位的字符串，例如 "10GiB "或 "10GB"。
这里有一个例子，我们不希望在两个GPU上各使用超过10GiB，而在模型权重上不超过30GiB的CPU内存：
from accelerate import infer_auto_device_map
device_map = infer_auto_device_map(my_model, max_memory={0: "10GiB", 1: "10GiB", "cpu": "30GiB"})
当PyTorch发生首次分配时，它会加载CUDA内核，根据GPU的情况，它需要大约1-2GB的内存。因此，你的可用内存总是少于GPU的实际大小。要查看实际使用了多 少内存，请执行torch.ones(1).cuda()并查看内存使用情况。因此，当你用max_memory创建内存映射时，确保相应地调整可用的内存，以避免出先OOM。
此外，如果你对你的输出做一些额外的操作而不把它们放回CPU（例如在transformer的生成方法里面），如果你把你的输入放在一个GPU上，这个GPU将比其他的消耗更多的内存（加速器总是把输出放回输入的设备）。因此，如果你想优化最大的批处理量，并且你有很多GPU，给第一个GPU较少的内存。例如在8x80 A100设置上使用BLOOM-176B，接近理想的映射是：
max_memory = {0: "30GIB", 1: "46GIB", 2: "46GIB", 3: "46GIB", 4: "46GIB", 5: "46GIB", 6: "46GIB", 7: "46GIB"}
你可以看到，我们给其余7个GPU的内存比GPU 0多了50%。
如果你选择自己完全设计设备映射，它应该是一个字典，键是你的模型的模块名称，值是一个有效的设备标识符（例如GPU是一个整数）或CPU卸载的 "cpu"，磁盘卸载的 "disc"。键需要覆盖整个模型，然后你可以按照你的意愿定义你的设备映射：例如，如果你的模型有两个块（比方说block1和block2），它们各自包含三个线性层（比方 说线性1、线性2和线性3），一个有效的设备映射可以是：
device_map = {"block1": 0, "block2": 1}
另一个有效的可能是：
device_map = {"block1": 0, "block2.linear1": 0, "block2.linear2": 1, "block2.linear3": 1}
另一方面，这个是无效的，因为它没有涵盖模型的每个参数：
device_map = {"block1"：0, "block2.linear1"：1, "block2.linear2"：1}
为了达到最高的效率，请确保你的设备映射以连续的方式将参数放在GPU上（例如 ，不要将第一个权重放在GPU 0上，然后将权重放在GPU 1上，最后一个权重再放 回GPU 0），以避免在GPU之间进行多次数据传输。
限制和进一步发展
我们知道目前API的局限性：
虽然理论上这只可以在一个CPU上工作，并有潜在的磁盘卸载，但你至少需要一个GPU来运行这个API。这将在进一步的开发中得到解决。 infer_auto_device_map() (或load_checkpoint_and_dispatch()中的 device_map="auto")试图在你执行它的时候最大化它所看到的GPU和CPU RAM。虽然PyTorch在有效地管理GPU RAM方面非常出色（当不需要时就会归还），但对于Python和CPU RAM来说，这并不完全正确。因此，自动计算的设备图可能对CPU来说过于紧张。如果你因内存不足而出现崩溃，请将一些模块移到磁盘设备上。 infer_auto_device_map()（或者load_checkpoint_and_dispatch()中的device_map="auto"）是按顺序属性设备的（以避免来回移动东西），所以如果你的第一层比你的GPU的大小大，最后会把所有东西都放在CPU/磁盘上。 load_checkpoint_and_dispatch()和load_checkpoint_in_model()目前没有对你的状态描述与你的模型相比的正确性进行任何检查（这将在未来的版本中被修复），所以如果你试图加载一个键不匹配或丢失的检查点，你可能会得到一些奇怪的错误。 当你的模型被分割到几个GPU上时，所使用的模型并行性是天真的，没有经过优化，这意味着在某个时间只有一个GPU在工作，而另一个则处于闲置状态。 当权重被卸载在CPU/硬盘上时，没有预取（还没有，我们会在未来的版本中努力做到这一点），这意味着权重在需要时被放到GPU上，而不是之前。 如果你运行的硬件没有磁盘和CPU之间的快速通信（如NVM），硬盘卸载可能会非常慢.
Part2部署ChatGLM-6B
基础环境：
torch==2.0.0+cu118
transformers==4.28.1
accelerate==0.18.0
Tesla T4 15.3G
内存：11.8G
下载相关文件：
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
cd ChatGLM-6B
git clone --depth=1 https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b THUDM/chatglm-6b
git clone --depth=1 https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4 THUDM/chatglm-6b-int4
pip install -r requirements.txt
pip install gradio
pip install accelerate
正常情况下，我们使用Chat-GLM需要的显存大于13G，内存没有评估过，但上述的肯定是不够的，16G应该可以。
2第一种方案
直接使用量化以后的模型：
from accelerate import infer_auto_device_map, init_empty_weights, load_checkpoint_and_dispatch
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import gradio as gr
import torch
import time
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("./THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda()
model = model.eval()
def predict(input, history=None):
print(f'predict started: {time.time()}');
if history is None:
history = []
response, history = model.chat(tokenizer, input, history)
return response, history
while True:
text = input(">>用户：")
response, history = model.chat(tokenizer, input, history)
print(">>CHatGLM：", response)
GPU使用4.9G，内存使用5.5G。
3第二种方案
使用acclerate，只有一块GPU。
%cd /content/ChatGLM-6B
from accelerate import infer_auto_device_map, init_empty_weights, load_checkpoint_and_dispatch
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import gradio as gr
import torch
import time
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
config = AutoConfig.from_pretrained("./THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
with init_empty_weights():
model = AutoModel.from_config(config, trust_remote_code=True)
for name, _ in model.named_parameters():
print(name)
# device_map = infer_auto_device_map(model, no_split_module_classes=["GLMBlock"])
# print(device_map)
device_map = {'transformer.word_embeddings': 0, 'transformer.layers.0': 0, 'transformer.layers.1': 0, 'transformer.layers.2': 0, 'transformer.layers.3': 0, 'transformer.layers.4': 0, 'transformer.layers.5': 0, 'transformer.layers.6': 0, 'transformer.layers.7': 0, 'transformer.layers.8': 0, 'transformer.layers.9': 0, 'transformer.layers.10': 0, 'transformer.layers.11': 0, 'transformer.layers.12': 0, 'transformer.layers.13': 0, 'transformer.layers.14': 0, 'transformer.layers.15': 0, 'transformer.layers.16': 0, 'transformer.layers.17': 0, 'transformer.layers.18': 0, 'transformer.layers.19': 0, 'transformer.layers.20': 0, 'transformer.layers.21': 'cpu', 'transformer.layers.22': 'cpu', 'transformer.layers.23': 'cpu', 'transformer.layers.24': 'cpu', 'transformer.layers.25': 'cpu', 'transformer.layers.26': 'cpu', 'transformer.layers.27': 'cpu', 'transformer.final_layernorm': 'cpu', 'lm_head': 'cpu'}
model = load_checkpoint_and_dispatch(model, "./THUDM/chatglm-6b", device_map=device_map, offload_folder="offload", offload_state_dict=True, no_split_module_classes=["GLMBlock"]).half()
def predict(input, history=None):
print(f'predict started: {time.time()}');
if history is None:
history = []
response, history = model.chat(tokenizer, input, history)
return response, history
while True:
history = None
text = input(">>用户：")
response, history = model.chat(tokenizer, text, history)
print(">>CHatGLM：", response)
GPU使用9.7G，内存使用5.9G。第一轮输入你好后GPU使用11.2G。
4第三种方案
使用accelerate，多块GPU。
环境：windwos下。GPU：4*4090 24G。内存：128G。python>=3.8，torch==2.0+117，transformers==4.28.1，acclerate==0.18.0。
import os
os.environ["cuda_visible_devices"] = "0,1"
from accelerate import infer_auto_device_map, init_empty_weights, load_checkpoint_and_dispatch
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# import gradio as gr
# import torch
import time
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(".\\chatglm-6b\\", trust_remote_code=True)
config = AutoConfig.from_pretrained(".\\chatglm-6b\\", trust_remote_code=True)
with init_empty_weights():
model = AutoModel.from_config(config, trust_remote_code=True)
for name, _ in model.named_parameters():
print(name)
# device_map = infer_auto_device_map(model, no_split_module_classes=["GLMBlock"])
# print(device_map)
# device_map = {'transformer.word_embeddings': 0, 'transformer.layers.0': 0, 'transformer.layers.1': 0, 'transformer.layers.2': 0, 'transformer.layers.3': 0, 'transformer.layers.4': 0, 'transformer.layers.5': 0, 'transformer.layers.6': 0, 'transformer.layers.7': 0, 'transformer.layers.8': 0, 'transformer.layers.9': 0, 'transformer.layers.10': 0, 'transformer.layers.11': 0, 'transformer.layers.12': 0, 'transformer.layers.13': 0, 'transformer.layers.14': 0, 'transformer.layers.15': 0, 'transformer.layers.16': 0, 'transformer.layers.17': 0, 'transformer.layers.18': 0, 'transformer.layers.19': 0, 'transformer.layers.20': 0, 'transformer.layers.21': 'cpu', 'transformer.layers.22': 'cpu', 'transformer.layers.23': 'cpu', 'transformer.layers.24': 'cpu', 'transformer.layers.25': 'cpu', 'transformer.layers.26': 'cpu', 'transformer.layers.27': 'cpu', 'transformer.final_layernorm': 'cpu', 'lm_head': 'cpu'}
model = load_checkpoint_and_dispatch(model, ".\\chatglm-6b\\", device_map="balanced", offload_folder="offload", offload_state_dict=True, no_split_module_classes=["GLMBlock"]).half()
def predict(input, history=None):
print(f'predict started: {time.time()}')
if history is None:
history = []
response, history = model.chat(tokenizer, input, history)
return response, history
while True:
history = None
text = input(">>用户：")
response, history = model.chat(tokenizer, text, history)
print(">>CHatGLM：", response)
注意，这里我们设置设备映射为balanced，并只使用前两块GPU。显卡占用情况：
会发现平均分配了显存，当然GPU 0分配得更多些、至此，关于如何进行大模型推理就全部完成了。
Part3参考
https://huggingface.co/docs/accelerate/usage_guides/big_modeling
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/69
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/200