NLP大规模语言模型推理实战：大语言模型BLOOM推理工具测试实践与效果分析实录...

来自：老刘说NLP

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LLM(大语言模型)推理存在两个两个问题：(1) 单张显卡无法容纳整个模型；(2) 推理速度太慢。针对这类问题，本文初步整理了一些推理大模型的工具和代码，并简单测试了推理速度。

下面是本文测试的一些背景：目前是使用7B模型bloom-7b1-mt、4张3090(但在实际推理中仅使用2张3090)、依赖包的版本：transformers==4.26.0、tensor-parallel==1.0.24、deepspeed==0.7.7、bminf==2.0.1

其中，BLOOM是由HuggingFace推出的大模型，其参数量达到176B(GPT-3是175B)。目前超过100B参数量且能够支持中文的开源大模型只有BLOOM和GLM-130B。由于HuggingFace是著名开源工具Transformers的开发公司，很多推理工具都会支持Transformers中的模型。

在此背景下，我们得到的结论：DeepSpeed-Inference的速度是最快的；张量并行比自带的层并行快一些；8 bit量化虽然速度慢一些，但是能够实现单卡推理；BMInf虽然速度最慢，但是其可能在不损失模型精度的情况下，单卡推理。供大家一起参考。

一、辅助函数

# utils.py
import numpy as np
from time import perf_counter
 
def measure_latency(model, tokenizer, payload, device, generation_args={}):
    input_ids = tokenizer(payload, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
    latencies = []
    # 预热
    for _ in range(2):
        _ =  model.generate(input_ids, **generation_args)
    # 统计时间
    for _ in range(10):
        start_time = perf_counter()
        _ = model.generate(input_ids, **generation_args)
        latency = perf_counter() - start_time
        latencies.append(latency)
    # 计算统计量
    time_avg_ms = 1000 * np.mean(latencies) # 延时均值
    time_std_ms = 1000 * np.std(latencies) # 延时方差
    time_p95_ms = 1000 * np.percentile(latencies,95) # 延时的95分位数
    return f"P95延时 (ms) - {time_p95_ms}; 平均延时 (ms) - {time_avg_ms:.2f} +\- {time_std_ms:.2f};"
 
def infer(model, tokenizer, payload, device):
    input_ids = tokenizer(payload, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
    logits = model.generate(input_ids, num_beams=1, max_length=512)
    out = tokenizer.decode(logits[0].tolist())
    return out

二、层并行

BLOOM是Huggingface开发的，所以在transformers库中提供了支持。具体来说，在使用from_pretrained加载模型时，指定参数devce_map即可。其通过将模型的不同层放置在不同的显卡上，从而将单个大模型分拆至多张卡上(流水线并行也会将层分拆，然后采用流水线的方式训练模型)。下面是调用的示例代码：

# layer_parallel_test.py
import os
import transformers
 
from utils import measure_latency, infer
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
transformers.logging.set_verbosity_error()
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"
 
def run():
    model_name = "bigscience/bloomz-7b1-mt"
    payload = """
    参考下面的文章，然后用与文章相同的语言回答问题： 段落：当细菌突破免疫系统的防御而开始增生时，疾病会由结核菌感染进展到症状明显的结核病。在原发型结核病 (占 1-5% 的比例)，这种现象会在感染刚开始的时候很快的发生。然而>多数人感染模式为潜伏结核感染，通常没有明显症状。在5-10%潜伏结合感染的案例中，这些休眠的细菌经常会在感染后数年的时间制造出活动的结核。 问题：What is the next stage after TB infection?
    """
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
    model = model.eval()
    out = infer(model, tokenizer, payload, model.device)
    print("="*70+" 模型输入输出 "+"="*70)
    print(f"模型输入: {payload}")
    print(f"模型输出: {out}")
    print("\n\n"+"="*70+" 模型延时测试 "+"="*70)
    print(measure_latency(model, tokenizer, payload, model.device))
    print("\n\n"+"="*70+" 显存占用 "+"="*70)
    print(os.system("nvidia-smi"))
 
if __name__ == "__main__":
    run()
    pass

模型的时延结果：P95延时 (ms) - 118.402308691293; 平均延时 (ms) - 117.72 +- 0.58;显存占用：

三、张量并行

张量并行是将矩阵乘法进行分块，从而将大矩阵拆分为更小的矩阵，这样就能把不同的矩阵放置在不同的显卡上。(具体原理会在后续的文章中介绍) 这里使用开源工具包tensor_parallel来实现。

# tensor_parallel_test.py
import os
import transformers
import tensor_parallel as tp
 
from utils import measure_latency, infer
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
transformers.logging.set_verbosity_error()
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"
 
def run():
    model_name = "bigscience/bloomz-7b1-mt"
    payload = """
    参考下面的文章，然后用与文章相同的语言回答问题： 段落：当细菌突破免疫系统的防御而开始增生时，疾病会由结核菌感染进展到症状明显的结核病。在原发型结核病 (占 1-5% 的比例)，这种现象会在感染刚开始的时候很快的发生。然而>多数人感染模式为潜伏结核感染，通常没有明显症状。在5-10%潜伏结合感染的案例中，这些休眠的细菌经常会在感染后数年的时间制造出活动的结核。 问题：What is the next stage after TB infection?
    """
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, low_cpu_mem_usage=True)
    model = tp.tensor_parallel(model, ["cuda:0", "cuda:1"])
    model = model.eval()
    out = infer(model, tokenizer, payload, model.device)
    print("="*70+" 模型输入输出 "+"="*70)
    print(f"模型输入: {payload}")
    print(f"模型输出: {out}")
    print("\n\n"+"="*70+" 模型延时测试 "+"="*70)
    print(measure_latency(model, tokenizer, payload, model.device))
    print("\n\n"+"="*70+" 显存占用 "+"="*70)
    print(os.system("nvidia-smi"))
 
if __name__ == "__main__":
    run()
    pass

模型的时延结果：P95延时 (ms) - 91.34029923006892; 平均延时 (ms) - 90.66 +- 0.46;显存占用：

四、模型量化

量化是一种常见的模型压缩技术，我们在之前的文章中介绍了用于大型Transformer的8-bit矩阵乘法，其核心思想是将模型参数从高精度转换为低精度。

在BLOOM上使用8-bit量化只需要在调用from_pretrained时，设置参数load_in_8bit=True, device_map="auto"。

(注：bloom在实现量化时，会按照是否超越阈值来分拆矩阵，然后对低于阈值的模型参数进行量化，这会拖慢推理速度)

# int8_test.py
import os
import transformers
 
from utils import measure_latency, infer
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
transformers.logging.set_verbosity_error()
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"
 
def run():
    model_name = "bigscience/bloomz-7b1-mt"
    payload = """
    参考下面的文章，然后用与文章相同的语言回答问题： 段落：当细菌突破免疫系统的防御而开始增生时，疾病会由结核菌感染进展到症状明显的结核病。在原发型结核病 (占 1-5% 的比例)，这种现象会在感染刚开始的时候很快的发生。然而>多数人感染模式为潜伏结核感染，通常没有明显症状。在5-10%潜伏结合感染的案例中，这些休眠的细菌经常会在感染后数年的时间制造出活动的结核。 问题：What is the next stage after TB infection?
    """
    max_memory_mapping = {0: "24GB", 1: "0GB"}
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, load_in_8bit=True, device_map="auto", max_memory=max_memory_mapping)
    model = model.eval()
    out = infer(model, tokenizer, payload, model.device)
    print("="*70+" 模型输入输出 "+"="*70)
    print(f"模型输入: {payload}")
    print(f"模型输出: {out}")
    print("\n\n"+"="*70+" 模型延时测试 "+"="*70)
    print(measure_latency(model, tokenizer, payload, model.device))
    print("\n\n"+"="*70+" 显存占用 "+"="*70)
    print(os.system("nvidia-smi"))
 
if __name__ == "__main__":
    run()
    pass

模型的时延结果：P95延时 (ms) - 147.89210632443428; 平均延时 (ms) - 143.30 +- 3.02;显存占用：

五、DeepSpeed-Inference

DeepSpeed-Inference是分布式训练工具DeepSpeed中用户模型推理的功能。

# deepspeed_test.py
import os
import torch
import deepspeed
import transformers
 
from utils import measure_latency, infer
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
transformers.logging.set_verbosity_error()
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"
 
def run():
    model_name = "bigscience/bloomz-7b1-mt"
    payload = """
    参考下面的文章，然后用与文章相同的语言回答问题： 段落：当细菌突破免疫系统的防御而开始增生时，疾病会由结核菌感染进展到症状明显的结核病。在原发型结核病 (占 1-5% 的比例)，这种现象会在感染刚开始的时候很快的发生。然而>多数人感染模式为潜伏结核感染，通常没有明显症状。在5-10%潜伏结合感染的案例中，这些休眠的细菌经常会在感染后数年的时间制造出活动的结核。 问题：What is the next stage after TB infection?
    """
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
    model = deepspeed.init_inference(
            model=model,      # Transformers模型
            mp_size=2,        # 模型并行数量
            dtype=torch.float16, # 权重类型(fp16)
            replace_method="auto", # 让DS自动替换层
            replace_with_kernel_inject=True, # 使用kernel injector替换
            )
    out = infer(model, tokenizer, payload, model.module.device)
    print("="*70+" 模型输入输出 "+"="*70)
    print(f"模型输入: {payload}")
    print(f"模型输出: {out}")
    print("\n\n"+"="*70+" 模型延时测试 "+"="*70)
    print(measure_latency(model, tokenizer, payload, model.module.device))
    print("\n\n"+"="*70+" 显存占用 "+"="*70)
    print(os.system("nvidia-smi"))
 
if __name__ == "__main__":
    run()
    pass

这里不能使用python来自动脚本，需要使用下面的命令：deepspeed --num_gpus 2 --master_port 60000 deepspeed_test.py 模型的时延结果：P95延时 (ms) - 31.88958093523979; 平均延时 (ms) - 30.75 +- 0.64;显存占用：

六、BMInf BMInf能够在单张显卡下加载完整的模型，但是推理速度非常慢(应该是利用了Offload技术)。

import os
import bminf
import transformers
 
from utils import measure_latency, infer
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
transformers.logging.set_verbosity_error()
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"
 
def run():
    model_name = "bigscience/bloomz-7b1-mt"
    payload = """
    参考下面的文章，然后用与文章相同的语言回答问题： 段落：当细菌突破免疫系统的防御而开始增生时，疾病会由结核菌感染进展到症状明显的结核病。在原发型结核病 (占 1-5% 的比例)，这种现象会在感染刚开始的时候很快的发生。然而>多数人感染模式为潜伏结核感染，通常没有明显症状。在5-10%潜伏结合感染的案例中，这些休眠的细菌经常会在感染后数年的时间制造出活动的结核。 问题：What is the next stage after TB infection?
    """
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, low_cpu_mem_usage=True)
    model = model.eval()
    model = bminf.wrapper(model, quantization=False, memory_limit=8 << 30)
    out = infer(model, tokenizer, payload, model.device)
    print("="*70+" 模型输入输出 "+"="*70)
    print(f"模型输入: {payload}")
    print(f"模型输出: {out}")
    print("\n\n"+"="*70+" 模型延时测试 "+"="*70)
    print(measure_latency(model, tokenizer, payload, model.device))
    print("\n\n"+"="*70+" 显存占用 "+"="*70)
    print(os.system("nvidia-smi"))
 
if __name__ == "__main__":
    run()
    pass

模型的时延结果：P95延时 (ms) - 719.2403690889478; 平均延时 (ms) - 719.05 +- 0.14;显存占用：

六、总结

LLM(大语言模型)推理的两个问题，包括单张显卡无法容纳整个模型，推理速度太慢，通过对比实验，我们总结出了一些结论：
DeepSpeed-Inference的速度是最快的；张量并行比自带的层并行快一些；8 bit量化虽然速度慢一些，但是能够实现单卡推理；BMInf虽然速度最慢，但是其可能在不损失模型精度的情况下，单卡推理；
不过，但这也说明本文并不是这些推理工具的最佳实践，仅是罗列和展示这些工具如何使用；这些工具从不同的角度来优化模型推理，对于希望进一步了解具体如何实现的人来说，可以阅读源代码；

参考文献

1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/608004441

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