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forked from ztxz16/fastllm

纯c++的全平台llm加速库，支持python调用，chatglm-6B级模型单卡可达10000+token / s，支持glm, llama, moss基座，手机端流畅运行

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dignfei/fastllm

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fastllm

介绍

fastllm是纯c++实现，无第三方依赖的高性能大模型推理库

6~7B级模型在安卓端上也可以流畅运行

部署交流QQ群： 831641348

| 快速开始 | 模型获取 | 开发计划 |

功能概述

  • 🚀 纯c++实现，便于跨平台移植，可以在安卓上直接编译
  • 🚀 ARM平台支持NEON指令集加速，X86平台支持AVX指令集加速，NVIDIA平台支持CUDA加速，各个平台速度都很快就是了
  • 🚀 支持浮点模型（FP32), 半精度模型(FP16), 量化模型(INT8, INT4) 加速
  • 🚀 支持多卡部署，支持GPU + CPU混合部署
  • 🚀 支持Batch速度优化
  • 🚀 支持并发计算时动态拼Batch
  • 🚀 支持流式输出，很方便实现打字机效果
  • 🚀 支持python调用
  • 🚀 前后端分离设计，便于支持新的计算设备
  • 🚀 目前支持ChatGLM系列模型，各种LLAMA模型(ALPACA, VICUNA等)，BAICHUAN模型，QWEN模型，MOSS模型，MINICPM模型等

两行代码加速 （测试中，暂时只支持chatglm系列）

使用如下命令安装fastllm_pytools包

cd fastllm
mkdir build
cd build
cmake .. -DUSE_CUDA=ON # 如果不使用GPU编译，那么使用 cmake .. -DUSE_CUDA=OFF
make -j
cd tools && python setup.py install

然后只需要在原本的推理程序中加入两行即可使用fastllm加速

# 这是原来的程序，通过huggingface接口创建模型
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code = True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code = True)

# 加入下面这两行，将huggingface模型转换成fastllm模型
# 目前from_hf接口只能接受原始模型，或者ChatGLM的int4, int8量化模型，暂时不能转换其它量化模型
from fastllm_pytools import llm
model = llm.from_hf(model, tokenizer, dtype = "float16") # dtype支持 "float16", "int8", "int4"

# 注释掉这一行model.eval()
#model = model.eval()

model支持了ChatGLM的API函数chat, stream_chat，因此ChatGLM的demo程序无需改动其他代码即可运行

model还支持下列API用于生成回复

# 生成回复
print(model.response("你好"))

# 流式生成回复
for response in model.stream_response("你好"):
    print(response, flush = True, end = "")

转好的模型也可以导出到本地文件，之后可以直接读取，也可以使用fastllm cpp接口读取

model.save("model.flm"); # 导出fastllm模型
new_model = llm.model("model.flm"); # 导入fastllm模型

注: 该功能处于测试阶段，目前仅验证了ChatGLM、ChatGLM2模型可以通过2行代码加速

PEFT支持(测试中，目前仅支持ChatGLM + LoRA)

使用🤗PEFT可以方便地运行finetune过的大模型，你可以使用如下的方式让你的PEFT模型使用fastllm加速：

import sys
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
sys.path.append('..')
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", device_map='cpu', trust_remote_code=True)
model = PeftModel.from_pretrained(model, "path/to/your/own/adapter") # 这里使用你自己的peft adapter
model = model.eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)

# 如果模型中存在active_adapter，那么在fastllm模型中，这个adapter也会被默认启用
from fastllm_pytools import llm
model = llm.from_hf(model, tokenizer, dtype = "float16") # dtype支持 "float16", "int8", "int4"

接下来，你就可以像使用普通的模型一样(例如调用chat，stream_chat函数)

你也可以更换PEFT模型所使用的的adapter：

model.set_adapter('your adapter name')

或者关闭PEFT，使用原本的预训练模型：

model.disable_adapter()

推理速度

6B级int4模型单4090延迟最低约5.5ms

6B级fp16模型单4090最大吞吐量超过10000 token / s

6B级int4模型在骁龙865上速度大约为4~5 token / s

详细测试数据点这里

CMMLU精度测试

模型 Data精度 CMMLU分数
ChatGLM2-6b-fp16 float32 50.16
ChatGLM2-6b-int8 float32 50.14
ChatGLM2-6b-int4 float32 49.63

目前测试了ChatGLM2模型，具体测试步骤点这里

快速开始

编译

建议使用cmake编译，需要提前安装c++编译器，make, cmake

gcc版本建议9.4以上，cmake版本建议3.23以上

GPU编译需要提前安装好CUDA编译环境，建议使用尽可能新的CUDA版本

使用如下命令编译

cd fastllm
mkdir build
cd build
cmake .. -DUSE_CUDA=ON # 如果不使用GPU编译，那么使用 cmake .. -DUSE_CUDA=OFF
make -j

编译完成后，可以使用如下命令安装简易python工具包。

cd tools # 这时在fastllm/build/tools目录下
python setup.py install

其他不同平台的编译可参考文档 TFACC平台

运行demo程序

我们假设已经获取了名为model.flm的模型（参照 模型获取，初次使用可以先下载转换好的模型)

编译完成之后在build目录下可以使用下列demo:

# 这时在fastllm/build目录下

# 命令行聊天程序, 支持打字机效果 (只支持Linux）
./main -p model.flm 

# 简易webui, 使用流式输出 + 动态batch，可多路并发访问
./webui -p model.flm --port 1234 

# python版本的命令行聊天程序，使用了模型创建以及流式对话效果
python tools/cli_demo.py -p model.flm 

# python版本的简易webui，需要先安装streamlit-chat
streamlit run tools/web_demo.py model.flm

Windows下的编译推荐使用Cmake GUI + Visual Studio，在图形化界面中完成。

如编译中存在问题，尤其是Windows下的编译，可参考FAQ

简易python调用

编译后如果安装了简易python工具包，那么可以使用python来调用一些基本的API （如果没有安装，也可以在直接import编译生成的tools/fastllm_pytools来使用)

# 模型创建
from fastllm_pytools import llm
model = llm.model("model.flm")

# 生成回复
print(model.response("你好"))

# 流式生成回复
for response in model.stream_response("你好"):
    print(response, flush = True, end = "")

另外还可以设置cpu线程数等内容，详细API说明见 fastllm_pytools

这个包不包含low level api，如果需要使用更深入的功能请参考 Python绑定API

Python绑定API

cd pyfastllm
export USE_CUDA=OFF    # 只使用CPU，如需使用GPU则去除本行
python3 setup.py build
python3 setup.py install 
cd examples/
python cli_simple.py  -m chatglm -p chatglm-6b-int8.flm 或  
python web_api.py  -m chatglm -p chatglm-6b-int8.flm

上述web api可使用web_api_client.py进行测试。更多用法，详见API文档。

多卡部署

fastllm_pytools中使用多卡部署

from fastllm_pytools import llm
# 支持下列三种方式，需要在模型创建之前调用
llm.set_device_map("cuda:0") # 将模型部署在单一设备上
llm.set_device_map(["cuda:0", "cuda:1"]) # 将模型平均部署在多个设备上
llm.set_device_map({"cuda:0" : 10, "cuda:1" : 5, "cpu": 1}) # 将模型按不同比例部署在多个设备上

Python绑定API中使用多卡部署

import pyfastllm as llm
# 支持以下方式，需要在模型创建之前调用
llm.set_device_map({"cuda:0" : 10, "cuda:1" : 5, "cpu": 1}) # 将模型按不同比例部署在多个设备上

c++中使用多卡部署

// 支持以下方式，需要在模型创建之前调用
fastllm::SetDeviceMap({{"cuda:0", 10}, {"cuda:1", 5}, {"cpu", 1}}); // 将模型按不同比例部署在多个设备上

Docker 编译运行

docker 运行需要本地安装好 NVIDIA Runtime,且修改默认 runtime 为 nvidia

  1. 安装 nvidia-container-runtime
sudo apt-get install nvidia-container-runtime
  1. 修改 docker 默认 runtime 为 nvidia

/etc/docker/daemon.json

{
  "registry-mirrors": [
    "https://hub-mirror.c.163.com",
    "https://mirror.baidubce.com"
  ],
  "runtimes": {
      "nvidia": {
          "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
          "runtimeArgs": []
      }
   },
   "default-runtime": "nvidia" // 有这一行即可
}
  1. 下载已经转好的模型到 models 目录下
models
  chatglm2-6b-fp16.flm
  chatglm2-6b-int8.flm
  1. 编译并启动 webui
DOCKER_BUILDKIT=0 docker compose up -d --build

Android上使用

编译

# 在PC上编译需要下载NDK工具
# 还可以尝试使用手机端编译，在termux中可以使用cmake和gcc（不需要使用NDK）
mkdir build-android
cd build-android
export NDK=<your_ndk_directory>
# 如果手机不支持，那么去掉 "-DCMAKE_CXX_FLAGS=-march=armv8.2a+dotprod" （比较新的手机都是支持的）
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake -DANDROID_ABI=arm64-v8a -DANDROID_PLATFORM=android-23 -DCMAKE_CXX_FLAGS=-march=armv8.2a+dotprod ..
make -j

运行

  1. 在Android设备上安装termux软件
  2. 在termux中执行termux-setup-storage获得读取手机文件的权限。
  3. 将NDK编译出的main文件，以及模型文件存入手机，并拷贝到termux的根目录
  4. 使用命令chmod 777 main赋权
  5. 然后可以运行main文件，参数格式参见./main --help

模型获取

模型库

可以在以下链接中下载已经转换好的模型

huggingface

模型导出

ChatGLM模型导出 (默认脚本导出ChatGLM2-6b模型)

# 需要先安装ChatGLM-6B环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改chatglm_export.py文件中创建tokenizer, model的代码
cd build
python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/chatglm_export.py chatglm2-6b-int4.flm int4 #导出int4模型

baichuan模型导出 (默认脚本导出baichuan-13b-chat模型)

# 需要先安装baichuan环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改baichuan2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码
# 根据所需的精度，导出相应的模型
cd build
python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/baichuan2flm.py baichuan-13b-int4.flm int4 #导出int4模型

baichuan2模型导出 (默认脚本导出baichuan2-7b-chat模型)

# 需要先安装baichuan2环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改baichuan2_2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码
# 根据所需的精度，导出相应的模型
cd build
python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/baichuan2_2flm.py baichuan2-7b-int4.flm int4 #导出int4模型

MOSS模型导出

# 需要先安装MOSS环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改moss_export.py文件中创建tokenizer, model的代码
# 根据所需的精度，导出相应的模型
cd build
python3 tools/moss_export.py moss-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/moss_export.py moss-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/moss_export.py moss-int4.flm int4 #导出int4模型

LLAMA系列模型导出

# 修改build/tools/alpaca2flm.py程序进行导出
# 不同llama模型使用的指令相差很大，需要参照torch2flm.py中的参数进行配置

一些模型的转换可以参考这里的例子

QWEN模型导出

  • Qwen
# 需要先安装QWen环境
# 如果使用自己finetune的模型需要修改qwen2flm.py文件中创建tokenizer, model的代码
# 根据所需的精度，导出相应的模型
cd build
python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-fp16.flm float16 #导出float16模型
python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-int8.flm int8 #导出int8模型
python3 tools/qwen2flm.py qwen-7b-int4.flm int4 #导出int4模型
  • Qwen1.5
# 需要先安装QWen2环境（transformers >= 4.37.0）
# 根据所需的精度，导出相应的模型
cd build
python3 tools/llamalike2flm.py qwen1.5-7b-fp16.flm float16 "qwen/Qwen1.5-4B-Chat" #导出wen1.5-4B-Chat float16模型
python3 tools/llamalike2flm.py qwen1.5-7b-int8.flm int8 "qwen/Qwen1.5-7B-Chat" #导出Qwen1.5-7B-Chat int8模型
python3 tools/llamalike2flm.py qwen1.5-7b-int4.flm int4 "qwen/Qwen1.5-14B-Chat" #导出Qwen1.5-14B-Chat int4模型
# 最后一个参数可替换为模型路径

MINICPM模型导出

# 需要先安装MiniCPM环境（transformers >= 4.36.0） 
# 默认脚本导出iniCPM-2B-dpo-fp16模型
cd build 
python tools/minicpm2flm.py minicpm-2b-float16.flm #导出dpo-float16模型
./main -p minicpm-2b-float16.flm # 执行模型

开发计划

也就是俗称的画饼部分，大家如果有需要的功能可以在讨论区提出

短期计划

  • 添加MMLU, CMMLU等测试程序
  • 支持直接转换已经量化好的huggingface模型
  • 实现外推到8K长度

中期计划

  • 支持更多后端，如opencl, vulkan, 以及一些NPU加速设备
  • 支持、验证更多模型，完善模型库
  • 优化tokenizer (由于目前在python中可以直接使用原模型的tokenizer来分词，所以这项工作暂时并不急迫)

长期计划

  • 支持ONNX模型导入、推理
  • 支持模型微调

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