作者：英特爾邊緣計(jì)算創(chuàng)新大使 盧雨畋

01概述

本文介紹了在英特爾 13 代酷睿 CPU i5 - 13490F 設(shè)備上部署 Qwen 1.8B 模型的過程，你需要至少 16GB 內(nèi)存的機(jī)器來(lái)完成這項(xiàng)任務(wù)，我們將使用英特爾的大模型推理庫(kù) [BigDL] 來(lái)實(shí)現(xiàn)完整過程。

英特爾的大模型推理庫(kù) [BigDL]：

BigDL-llm 是一個(gè)在英特爾設(shè)備上運(yùn)行 LLM（大語(yǔ)言模型）的加速庫(kù)，通過 INT4/FP4/INT8/FP8 精度量化和架構(gòu)針對(duì)性優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)大模型在英特爾 CPU、GPU 上的低資源占用與高速推理能力（適用于任何 PyTorch 模型）。

本文演示為了通用性，只涉及 CPU 相關(guān)的代碼，如果你想學(xué)習(xí)如何在英特爾 GPU 上部署大模型。

02環(huán)境配置

在開始之前，我們需要準(zhǔn)備好 bigdl-llm 以及之后部署的相關(guān)運(yùn)行環(huán)境，我們推薦你在 python 3.9 的環(huán)境中進(jìn)行之后的操作。

如果你發(fā)現(xiàn)下載速度過慢，可以嘗試更換默認(rèn)鏡像源：

pip config set global.index-url https://pypi.doubanio.com/simple`

%pip install --pre --upgrade bigdl-llm[all] 
%pip install gradio 
%pip install hf-transfer
%pip install transformers_stream_generator einops
%pip install tiktoken

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03模型下載

首先，我們通過 huggingface-cli 獲取 qwen-1.8B 模型，耗時(shí)較長(zhǎng)需要稍作等待；這里增加了環(huán)境變量，使用鏡像源進(jìn)行下載加速。

import os


# 設(shè)置環(huán)境變量
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
# 下載模型
os.system('huggingface-cli download --resume-download qwen/Qwen-1_8B-Chat --local-dir qwen18chat_src')

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04保存量化模型

為了實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型的低資源消耗推理，我們首先需要把模型量化到 int4 精度，隨后序列化保存在本地的相應(yīng)文件夾方便重復(fù)加載推理；利用 `save_low_bit` api 我們可以很容易實(shí)現(xiàn)這一步。

from bigdl.llm.transformers import AutoModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer
import os
if __name__ == '__main__':
  model_path = os.path.join(os.getcwd(),"qwen18chat_src")
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, load_in_low_bit='sym_int4', trust_remote_code=True)
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
  model.save_low_bit('qwen18chat_int4')
  tokenizer.save_pretrained('qwen18chat_int4')

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05加載量化模型

保存 int4 模型文件后，我們便可以把他加載到內(nèi)存進(jìn)行進(jìn)一步推理；如果你在本機(jī)上無(wú)法導(dǎo)出量化模型，也可以在更大內(nèi)存的機(jī)器中保存模型再轉(zhuǎn)移到小內(nèi)存的端側(cè)設(shè)備中運(yùn)行，大部分常用家用 PC 即可滿足 int4 模型實(shí)際運(yùn)行的資源需求。

import torch
import time
from bigdl.llm.transformers import AutoModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer


QWEN_PROMPT_FORMAT = "{prompt} "
load_path = "qwen18chat_int4"
model = AutoModelForCausalLM.load_low_bit(load_path, trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(load_path, trust_remote_code=True)


input_str = "給我講一個(gè)年輕人奮斗創(chuàng)業(yè)最終取得成功的故事"
with torch.inference_mode():
  prompt = QWEN_PROMPT_FORMAT.format(prompt=input_str)
  input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
  st = time.time()
  output = model.generate(input_ids,
              max_new_tokens=512)
  end = time.time()
  output_str = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
  print(f'Inference time: {end-st} s')
  print('-'*20, 'Prompt', '-'*20)
  print(prompt)
  print('-'*20, 'Output', '-'*20)
  print(output_str)

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06gradio-demo 體驗(yàn)

為了得到更好的多輪對(duì)話體驗(yàn)，這里還提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的 `gradio` demo界面方便調(diào)試使用，你可以修改內(nèi)置 `system` 信息甚至微調(diào)模型讓本地模型更接近你設(shè)想中的大模型需求。

import gradio as gr
import time
from bigdl.llm.transformers import AutoModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer


QWEN_PROMPT_FORMAT = "{prompt} "


load_path = "qwen18chat_int4"
model = AutoModelForCausalLM.load_low_bit(load_path, trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(load_path,trust_remote_code=True)


def add_text(history, text):
  _, history = model.chat(tokenizer, text, history=history)
  return history, gr.Textbox(value="", interactive=False)


def bot(history):
  response = history[-1][1]
  history[-1][1] = ""
  for character in response:
    history[-1][1] += character
    time.sleep(0.05)
    yield history


with gr.Blocks() as demo:
  chatbot = gr.Chatbot(
    [], 
    elem_id="chatbot",
    bubble_full_width=False,
  )


  with gr.Row():
    txt = gr.Textbox(
      scale=4,
      show_label=False,
      placeholder="Enter text and press enter",
      container=False,
    )


  txt_msg = txt.submit(add_text, [chatbot, txt], [chatbot, txt], queue=False).then(
    bot, chatbot, chatbot, api_name="bot_response"
  )
  txt_msg.then(lambda: gr.Textbox(interactive=True), None, [txt], queue=False)


demo.queue()
demo.launch()

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利用英特爾的大語(yǔ)言模型推理框架，我們可以實(shí)現(xiàn)大模型在英特爾端側(cè)設(shè)備的高性能推理。只需要 2G 內(nèi)存占用就可以實(shí)現(xiàn)與本地大模型的流暢對(duì)話，一起來(lái)體驗(yàn)下吧。

審核編輯：湯梓紅