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LLM 在文本生成应用中表现出色，例如具有高理解度和流畅度的聊天和代码完成模型。然而，它们的庞大规模也给推理带来了挑战。基本推理速度很慢，因为 LLM 会逐个生成文本标记，需要对每个下一个标记进行重复调用。随着输入序列的增长，处理时间也会增加。此外，LLM 有数十亿个参数，很难在内存中存储和管理所有这些权重。

为了优化 LLM 推理和服务，有多个框架和软件包，在本博客中，我将使用和比较以下推理引擎：TensorRT-LLM、vLLM、LMDeploy 和 MLC-LLM。

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1、TensorRT-LLM

TensorRT-LLM 是另一个推理引擎，可加速和优化 NVIDIA GPU 上最新 LLM 的推理性能。 LLM 被编译到 TensorRT Engine 中，然后与 triton 服务器一起部署，以利用推理优化，例如 In-Flight Batching（减少等待时间并允许更高的 GPU 利用率）、分页 KV 缓存、MultiGPU-MultiNode 推理和 FP8 支持。

我们将比较 HF 模型、TensorRT 模型和 TensorRT-INT8 模型（量化）的执行时间、ROUGE 分数、延迟和吞吐量。

你需要为你的 Linux 系统安装 Nvidia-container-toolkit，初始化 Git LFS（以下载 HF 模型），并下载必要的软件包，如下所示：

!curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
!apt-get update
!git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/
!apt-get update && apt-get -y install python3.10 python3-pip openmpi-bin libopenmpi-dev
!pip3 install tensorrt_llm -U --pre --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
!pip install -r TensorRT-LLM/examples/phi/requirements.txt
!pip install flash_attn pytest
!curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | bash
!apt-get install git-lfs

现在检索模型权重：

PHI_PATH="TensorRT-LLM/examples/phi"
!rm -rf $PHI_PATH/7B
!mkdir -p $PHI_PATH/7B && git clone https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-small-128k-instruct $PHI_PATH/7B

将模型转换为 TensorRT-LLM 检查点格式并从检查点构建 TensorRT-LLM。

!python3 $PHI_PATH/convert_checkpoint.py --model_dir $PHI_PATH/7B/ \--dtype bfloat16 \--output_dir $PHI_PATH/7B/trt_ckpt/bf16/1-gpu/
# Build TensorRT-LLM model from checkpoint
!trtllm-build --checkpoint_dir $PHI_PATH/7B/trt_ckpt/bf16/1-gpu/ \--gemm_plugin bfloat16 \--output_dir $PHI_PATH/7B/trt_engines/bf16/1-gpu/

类似地，现在将 INT8 仅权重量化应用于 HF 模型并将检查点转换为 TensorRT-LLM。

!python3 $PHI_PATH/convert_checkpoint.py --model_dir $PHI_PATH/7B \--dtype bfloat16 \--use_weight_only \--output_dir $PHI_PATH/7B/trt_ckpt/int8_weight_only/1-gpu/
!trtllm-build --checkpoint_dir $PHI_PATH/7B/trt_ckpt/int8_weight_only/1-gpu/ \--gemm_plugin bfloat16 \--output_dir $PHI_PATH/7B/trt_engines/int8_weight_only/1-gpu/

现在在总结任务上测试基础 phi3 和两个 TensorRT 模型：

%%capture phi_hf_results
# Huggingface
!time python3 $PHI_PATH/../summarize.py --test_hf \--hf_model_dir $PHI_PATH/7B/ \--data_type bf16 \--engine_dir $PHI_PATH/7B/trt_engines/bf16/1-gpu/
%%capture phi_trt_results
# TensorRT-LLM
!time python3 $PHI_PATH/../summarize.py --test_trt_llm \--hf_model_dir $PHI_PATH/7B/ \--data_type bf16 \--engine_dir $PHI_PATH/7B/trt_engines/bf16/1-gpu/
%%capture phi_int8_results
# TensorRT-LLM (INT8)
!time python3 $PHI_PATH/../summarize.py --test_trt_llm \--hf_model_dir $PHI_PATH/7B/ \--data_type bf16 \--engine_dir $PHI_PATH/7B/trt_engines/int8_weight_only/1-gpu/

现在，在捕获结果后，你可以解析输出并绘制它以比较所有模型的执行时间、ROUGE 分数、延迟和吞吐量。

延迟和吞吐量的比较

2、vLLM

vLLM 提供 LLM 推理和服务，具有 SOTA 吞吐量、分页注意、连续批处理、量化（GPTQ、AWQ、FP8）和优化的 CUDA 内核。

让我们评估 microsoft/Phi3-mini-4k-instruct 的吞吐量和延迟。首先设置依赖项并导入库。

!pip install -q vllm
!git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
!pip install -q datasets
!pip install transformers scipy
from vllm import LLM, SamplingParams
from datasets import load_dataset
import time
from tqdm import tqdm
from transformers import AutoTokenizer

现在让我们加载模型并在数据集的一小部分上生成其输出。

dataset = load_dataset("akemiH/MedQA-Reason", split="train").select(range(10))
prompts = []
for sample in dataset:prompts.append(sample)
sampling_params = SamplingParams(max_tokens=524)
llm = LLM(model="microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct", trust_remote_code=True)
def generate_with_time(prompt):start = time.time()outputs = llm.generate(prompt, sampling_params)taken = time.time() - startgenerated_text = outputs[0].outputs[0].textreturn generated_text, taken
generated_text = []
time_taken = 0
for sample in tqdm(prompts):text, taken = generate_with_time(sample)time_taken += takengenerated_text.append(text)# Tokenize the outputs and calculate the throughput
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct")
token = 1
for sample in generated_text:tokens = tokenizer(sample)tok = len(tokens.input_ids)token += tok
print(token)
print("tok/s", token // time_taken)

我们还通过 ShareGPT 数据集上的 vLLM 对模型的性能进行基准测试

!wget https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json
%cd vllm
!python benchmarks/benchmark_throughput.py --backend vllm --dataset ../ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json --model microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct --tokenizer microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct --num-prompts=1000

3、LMDeploy

此软件包还允许压缩、部署和服务 LLM，同时提供高效推理（持久批处理、块 KV 缓存、动态拆分和融合、张量并行、高性能 CUDA 内核）、有效量化（4 位推理性能比 FP16 高 2.4 倍）、轻松的分发服务器（跨多台机器和卡部署多模型服务）和交互式推理模式（记住对话历史并避免重复处理历史会话）。此外，它还允许分析令牌延迟和吞吐量、请求吞吐量、API 服务器和 triton 推理服务器性能。

安装依赖项并导入包：

!pip install -q lmdeploy
!pip install nest_asyncio
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

!git clone --depth=1 https://github.com/InternLM/lmdeploy
%cd lmdeploy/benchmark

LMdeploy 开发了两个推理引擎 TurboMind 和 PyTorch。

让我们在 microsoft/Phi3-mini-128k-instruct 上分析一下 PyTorch 引擎。

!python3 profile_generation.py microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct --backend pytorch

它在多轮中对引擎进行分析，并报告每轮的令牌延迟和吞吐量。

Pytorch 引擎配置文件，用于标记延迟和吞吐量

4、MLC-LLM

MLC-LLM 提供高性能部署和推理引擎，称为 MLCEngine。

让我们安装依赖项，包括使用 conda 设置依赖项和创建 conda 环境。然后克隆 git 存储库并进行配置。

conda activate your-environment
python -m pip install --pre -U -f https://mlc.ai/wheels mlc-llm-nightly-cu121 mlc-ai-nightly-cu121
conda env remove -n mlc-chat-venv
conda create -n mlc-chat-venv -c conda-forge \"cmake>=3.24" \rust \git \python=3.11
conda activate mlc-chat-venv
git clone --recursive https://github.com/mlc-ai/mlc-llm.git && cd mlc-llm/
mkdir -p build && cd build
python ../cmake/gen_cmake_config.py
cmake .. && cmake --build . --parallel $(nproc) && cd ..
set(USE_FLASHINFER ON)
conda activate your-own-env
cd mlc-llm/python
pip install -e .

要使用 MLC LLM 运行模型，我们需要将模型权重转换为 MLC 格式。通过 Git LFS 下载 HF 模型，然后转换权重。

mlc_llm convert_weight ./dist/models/Phi-3-small-128k-instruct/ \--quantization q0f16 \--model-type "phi3" \-o ./dist/Phi-3-small-128k-instruct-q0f16-MLC

现在将你的 MLC 格式模型加载到 MLC 引擎中：

from mlc_llm import MLCEngine
# Create engine
model = "HF://mlc-ai/Phi-3-mini-128k-instruct-q0f16-MLC"
engine = MLCEngine(model)# Now let’s calculate throughput
import time
from transformers import AutoTokenizer
start = time.time()
response = engine.chat.completions.create(messages=[{"role": "user", "content": "What is the Machine Learning?"}],model=model,stream=False,
)
taken = time.time() - start
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct")
print("tok/s", 82 // taken)

5、结束语

TensorRT INT8 模型在推理速度方面优于 HF 模型和常规 TensorRT，而常规 TensorRT 模型在总结任务上表现更好，在三个模型中 ROUGE 得分最高。LMDeploy 在 A100 上提供的请求吞吐量比 vLLM 高出 1.8 倍。

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原文链接：4个顶级LLM推理引擎 - BimAnt