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关于阿里云:云原生-AI-工程化实践之-FasterTransformer-加速-LLM-推理

jiezi

作者：颜廷帅（瀚廷）

01 背景

OpenAI 在 3 月 15 日公布了备受瞩目的 GPT4，它在司法考试和程序编程畛域的惊人体现让大家对大语言模型的激情达到了顶点。人们纷纷议论咱们是否曾经跨入通用人工智能的时代。与此同时，基于大语言模型的利用也如雨后春笋般呈现，为咱们带来了协同办公、客服对话、语言翻译、内容生成等方面前所未有的畅快体验。

然而，当咱们享受着大语言模型带来的普惠 AI 能力时，它也给开发者们带来了前所未有的挑战。随着模型一直增大，计算量也达到了空前的高度，间接导致推理工夫变长。为了解决大语言模型推理的提早问题，业界曾经提供了一些解决方案，比方 Tensorrt、FasterTransformer 和 vllm。为了帮忙用户解决云原生零碎中的大语言模型推理减速问题，云原生 AI 套件引入了 FasterTransformer 推理减速计划。

本文将在 ACK 容器服务上，以 Bloom7B1 模型为例展现如何应用 FasterTransformer 进行推理减速。本例中会应用以下组件：

  • Arena

Arena 是基于 Kubernetes 的机器学习轻量级解决方案，反对数据筹备、模型开发，模型训练、模型预测的残缺生命周期，晋升数据科学家工作效率。同时和阿里云的根底云服务深度集成，反对 GPU 共享、CPFS 等服务，能够运行阿里云优化的深度学习框架，最大化应用阿里云异构设施的性能和老本的效益。更多 arena 信息，能够参考云原生 AI 套件开发者使用指南 [ 1]。

  • Triton Server

Triton Server 为 Nvidia 提供了机器学习推理引擎，能够反对 Tensorflow、Pytorch、Tensorrt 和 Fastertransformer 多种 backend。云原生 AI 套件曾经将 Triton Server 退出到 Arena 中，用户能够通过简略的命令行或 SDK 来在云原生零碎中实现 Triton Server 服务的拉起、运维和监控。更多 AI 套件中应用 Triton Server 信息，能够参考部署 PyTorch 模型推理服务 [ 2]。

  • FasterTransformer

FasterTransformer 是真对于 Transofrmer 类型模型（也包含 encoder-only、decoder-only）的推理减速计划，其提供了 Kernel Fuse、Memory reuse、kv cache、量化等多种优化计划，同时也提供了 Tensor Parallel 和 Pipeline Parallel 两种分布式推理计划。本文将介绍如何在云原生 AI 套件中应用 FasterTransformer 进行模型的推理减速。

02 环境筹备

环境筹备分为两个局部，第一个局部是创立蕴含 GPU 的 Kubernetes 集群 [ 3] 和装置云原生 AI 套件 [ 4]，第二个局部是从 huggingface 官网下载 bloom-7b1 模型。

模型的下载命令如下：

git lfs install
git clone git@hf.co:bigscience/bloom-7b1

通过下面的命令，能够将 huggingface repo 中的文件下载到本地：

下载实现后，咱们将 bloom-71 文件夹上传到 OSS 中，作为推理时的共享存储，OSS 的应用能够参考开始应用 OSS [ 5]。

上传到 OSS 之后，别离创立名称为 bloom7b1-pv 和 bloom7b1-pvc 的 PV 和 PVC，以用于推理服务的容器挂载。具体操作，请参见应用 OSS 动态存储卷 [ 6]。

03 模型转换

FasterTransformer 实质上是对模型的重写，它通过 CUDA、cuDNN 和 cuBLAS 重写了 Transformer 模型构造，因而其具备本人的模型构造和模型参数的形容形式。而咱们的模型个别是通过 Pytorch、Tesorflow、Megatron 或 huggingface 这样的训练框架产出，其往往又具备本人独自的一套模型构造和参数的表白，因而在应用 FasterTransformer 时，就须要将模型原有的 checkpoint 转换为 FasterTransformer 的构造。

FasterTransformer 中曾经反对了多种类型的转换脚本，这里咱们应用 FasterTransofrmer 提供的 examples/pytorch/gpt/utils/huggingface_bloom_convert.py。

云原生 AI 套件曾经接入了上述的转换逻辑，因而，通过如下脚本即可实现一次模型的转换。

arena submit pytorchjob\
  --gpus=1\
  --image ai-studio-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/kube-ai/fastertransformer:torch-0.0.1\
  --name convert-bloom\
  --workers 1\
  --namespace default-group\
  --data bloom-pvc:/mnt\
  'python  /FasterTransformer/examples/pytorch/gpt/utils/huggingface_bloom_convert.py -i /mnt/model/bloom-7b1 -o /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16 -tp 2  -dt fp16 -p 64 -v'

通过 arena log 来察看转换的日志：

$arena logs -n default-group convert-bloom
======================= Arguments =======================
 - input_dir...........: /mnt/model/bloom-7b1
 - output_dir..........: /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16
 - tensor_para_size....: 2
 - data_type...........: fp16
 - processes...........: 64
 - verbose.............: True
 - by_shard............: False
=========================================================
loading from pytorch bin format
model file num: 2
 - model.pre_decoder_layernorm.bias................: shape (4096,)            | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.pre_decoder_layernorm.bias.bin
 - model.layers.0.input_layernorm.weight...........: shape (4096,)            | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.layers.0.input_layernorm.weight.bin
 - model.layers.0.attention.dense.bias.............: shape (4096,)            | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.layers.0.attention.dense.bias.bin
 - model.layers.0.input_layernorm.bias.............: shape (4096,)            | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.layers.0.input_layernorm.bias.bin
 - model.layers.0.attention.query_key_value.bias...: shape (3, 2048)        s | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.layers.0.attention.query_key_value.bias.0.bin (0/2)
 - model.layers.0.post_attention_layernorm.weight..: shape (4096,)            | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.layers.0.post_attention_layernorm.weight.bin
 - model.layers.0.post_attention_layernorm.bias....: shape (4096,)            | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.layers.0.post_attention_layernorm.bias.bin
 - model.layers.0.mlp.dense_4h_to_h.bias...........: shape (4096,)            | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.layers.0.mlp.dense_4h_to_h.bias.bin
 - model.layers.0.mlp.dense_h_to_4h.bias...........: shape (8192,)          s | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.layers.0.mlp.dense_h_to_4h.bias.0.bin (0/2)
 - model.layers.0.attention.query_key_value.bias...: shape (3, 2048)        s | saved at /mnt/model/bloom-7b1-ft-fp16/2-gpu/model.layers.0.attention.query_key_value.bias.1.bin (1/2)

通过 arena list 命令查看转换是否执行完结：

NAME           STATUS     TRAINER     DURATION  GPU(Requested)  GPU(Allocated)  NODE
convert-bloom  SUCCEEDED  PYTORCHJOB  3m        1               N/A             192.168.123.35

转换实现后，会在 OSS 上创立一个 model/arena/bloom-7b1-ft-fp16 文件夹，文件中会存储 FasterTransofrmer 所对应的 checkpoint。

04 性能比照

此时，咱们的 OSS 上曾经有两份 bloom-7b1 checkpoint，一份是 bloom-7b 文件夹存储了 huggingface 原生的 checkpoint，另一份是 bloom-7b-ft-fp16 文件夹存储了转换后的 FasterTransformer 的 checkpoint。咱们将应用这两份 checkpoint 进行性能比照，看一下来 FasterTransformer 是否可能带来性能的晋升。

性能比照应用 Fastertransformer 提供的 examples/pytorch/gpt/bloom_lambada.py，咱们也曾经集成到了 AI 套件中。这里咱们别离提交两个性能评测命令。对 Huggingface Bloom-7b1 评测的命令：

arena submit pytorchjob\
  --gpus=2\
  --image ai-studio-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/kube-ai/fastertransformer:torch-0.0.1\
  --name perf-hf-bloom \
  --workers 1\
  --namespace default-group\
  --data bloom7b1-pvc:/mnt\
  'python /FasterTransformer/examples/pytorch/gpt/bloom_lambada.py \
    --tokenizer-path /mnt/model/bloom-7b1 \
    --dataset-path /mnt/data/lambada/lambada_test.jsonl \
    --batch-size 16 \
    --test-hf \
    --show-progress'

查看 HuggingFace 的后果：

$arena -n default-group logs -t 5 perf-hf-bloom
Accuracy: 57.5587% (2966/5153) (elapsed time: 173.2149 sec)

对 Fastertransformer Blooom-7b 评测的命令：

arena submit pytorchjob\
  --gpus=2\
  --image ai-studio-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/kube-ai/fastertransformer:torch-0.0.1\
  --name perf-ft-bloom \
  --workers 1\
  --namespace default-group\
  --data bloom7b1-pvc:/mnt\
  'mpirun --allow-run-as-root -n 2 python /FasterTransformer/examples/pytorch/gpt/bloom_lambada.py \
    --lib-path /FasterTransformer/build/lib/libth_transformer.so \
    --checkpoint-path /mnt/model/2-gpu \
    --batch-size 16 \
    --tokenizer-path /mnt/model/bloom-7b1 \
    --dataset-path /mnt/data/lambada/lambada_test.jsonl \
    --show-progress'

查看 FasterTransformer 的后果，能够看见带来了 2.5 倍的性能晋升。

$arena -n default-group logs -t 5 perf-ft-bloom
Accuracy: 57.6363% (2970/5153) (elapsed time: 68.7818 sec)

通过后果比照能够看见，Fastertransformer 与原生的 Huggingface 相比有比拟显著的性能晋升。

05 模型部署

在这一大节，咱们应用 Triton Server 对 FasterTransformer 进行部署，Triton Server 中原生并不反对 FasterTransformer 的 backend，须要咱们配合 Nvidia 提供的 Fastertransformer backend 来应用。通过应用 FasterTransformer backend，Triton Server 不再进行 GPU 资源的调配，FasterTransformer backend 会依据 CUDA_VISIBLE_DEVICES 判断以后可用 GPU 资源，并调配给对应的 RANK 来执行分布式的推理。

FasterTransformer 对应的模型 Repo 目录如下所示：

├── model_repo
│   └── fastertransformer
│       ├── 1
│       │   └── config.ini
│       └── config.pbtxt

应用性能 Arena 的如下命令来启动 FasterTransformer：

arena serve triton \
 --namespace=default-group \
 --version=1 \
 --data=bloom7b1-pvc:/mnt \
 --name=ft-triton-bloom \
 --allow-metrics \
 --gpus=2 \
 --replicas=1 \
 --image=ai-studio-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/kube-ai/triton_with_ft:22.03-main-2edb257e-transformers \
 --model-repository=/mnt/triton_repo

通过 kubectl logs，咱们能够看到 triton server 的部署日志，通过日志能够看到，triton server 启动了两个 gpu 来进行分布式推理。

I0721 08:57:28.116291 1 pinned_memory_manager.cc:240] Pinned memory pool is created at '0x7fd264000000' with size 268435456
I0721 08:57:28.118393 1 cuda_memory_manager.cc:105] CUDA memory pool is created on device 0 with size 67108864
I0721 08:57:28.118403 1 cuda_memory_manager.cc:105] CUDA memory pool is created on device 1 with size 67108864
I0721 08:57:28.443529 1 model_lifecycle.cc:459] loading: fastertransformer:1
I0721 08:57:28.625253 1 libfastertransformer.cc:1828] TRITONBACKEND_Initialize: fastertransformer
I0721 08:57:28.625307 1 libfastertransformer.cc:1838] Triton TRITONBACKEND API version: 1.10
I0721 08:57:28.625315 1 libfastertransformer.cc:1844] 'fastertransformer' TRITONBACKEND API version: 1.10
I0721 08:57:28.627137 1 libfastertransformer.cc:1876] TRITONBACKEND_ModelInitialize: fastertransformer (version 1)
I0721 08:57:28.628304 1 libfastertransformer.cc:372] Instance group type: KIND_CPU count: 1
I0721 08:57:28.628326 1 libfastertransformer.cc:402] Sequence Batching: disabled
I0721 08:57:28.628334 1 libfastertransformer.cc:412] Dynamic Batching: disabled
I0721 08:57:28.661657 1 libfastertransformer.cc:438] Before Loading Weights:
+-------------------+-----------------------------------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Backend           | Path                                                                        | Config                                                                                                                                                        |
+-------------------+-----------------------------------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| fastertransformer | /opt/tritonserver/backends/fastertransformer/libtriton_fastertransformer.so | {"cmdline":{"auto-complete-config":"true","min-compute-capability":"6.000000","backend-directory":"/opt/tritonserver/backends","default-max-batch-size":"4"}} |
+-------------------+-----------------------------------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

I0721 09:01:19.653743 1 server.cc:633]
+-------------------+---------+--------+
| Model             | Version | Status |
after allocation    : free:  7.47 GB, total: 15.78 GB, used:  8.31 GB
+-------------------+---------+--------+
| fastertransformer | 1       | READY  |
+-------------------+---------+--------+

I0721 09:01:19.668137 1 metrics.cc:864] Collecting metrics for GPU 0: Tesla V100-SXM2-16GB
I0721 09:01:19.668167 1 metrics.cc:864] Collecting metrics for GPU 1: Tesla V100-SXM2-16GB
I0721 09:01:19.669954 1 metrics.cc:757] Collecting CPU metrics
I0721 09:01:19.670150 1 tritonserver.cc:2264]
+----------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Option                           | Value                                                                                                                                                                                                |
+----------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| server_id                        | triton                                                                                                                                                                                               |
| server_version                   | 2.29.0                                                                                                                                                                                               |
| server_extensions                | classification sequence model_repository model_repository(unload_dependents) schedule_policy model_configuration system_shared_memory cuda_shared_memory binary_tensor_data statistics trace logging |
| model_repository_path[0]         | /mnt/triton_repo                                                                                                                                                                                     |
| model_control_mode               | MODE_NONE                                                                                                                                                                                            |
| strict_model_config              | 0                                                                                                                                                                                                    |
| rate_limit                       | OFF                                                                                                                                                                                                  |
| pinned_memory_pool_byte_size     | 268435456                                                                                                                                                                                            |
| cuda_memory_pool_byte_size{0}    | 67108864                                                                                                                                                                                             |
| cuda_memory_pool_byte_size{1}    | 67108864                                                                                                                                                                                             |
| response_cache_byte_size         | 0                                                                                                                                                                                                    |
| min_supported_compute_capability | 6.0                                                                                                                                                                                                  |
| strict_readiness                 | 1                                                                                                                                                                                                    |
| exit_timeout                     | 30                                                                                                                                                                                                   |
+----------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

I0721 09:01:19.672326 1 grpc_server.cc:4819] Started GRPCInferenceService at 0.0.0.0:8001
I0721 09:01:19.672597 1 http_server.cc:3477] Started HTTPService at 0.0.0.0:8000
I0721 09:01:19.714356 1 http_server.cc:184] Started Metrics Service at 0.0.0.0:8002

06 服务申请

启动 forward 进行验证：

# 应用 kubectl 启动 port-forward
kubectl  -n default-group port-forward svc/ft-triton-bloom-1-tritoninferenceserver 8001:8001

这里咱们应用 Triton Server 提供的 python SDK 所编写的脚本来向 Triton Server 发动申请。脚本中次要实现三件事件：

  • 通过 huggingface 中 bloom-7b1 对应的分词器对 query 进行分词和 token 转换
  • 通过 triton server SDK 向 triton server 发动申请
  • 通过分词器对 output token 进行转换，拿到最终的后果 
import os, sys
#from tkinter import _Padding
import numpy as np
import json
import torch
#import tritongrpcclient
import argparse
import time
from transformers import AutoTokenizer
import tritonclient.grpc as grpcclient

# create tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/mnt/model/bloom-7b1', padding_side='right')
tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id

def load_image(img_path: str):
    """Loads an encoded image as an array of bytes."""
    return np.fromfile(img_path, dtype='uint8')

def tokeninze(query):


    # encode
    encoded_inputs = tokenizer(query, padding=True, return_tensors='pt')
    input_token_ids = encoded_inputs['input_ids'].int()
    input_lengths = encoded_inputs['attention_mask'].sum(dim=-1, dtype=torch.int32).view(-1, 1)
    return input_token_ids.numpy().astype('uint32'), input_lengths.numpy().astype('uint32')

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--model_name",
                        type=str,
                        required=False,
                        default="fastertransformer",
                        help="Model name")
    parser.add_argument("--url",
                        type=str,
                        required=False,
                        default="localhost:8001",
                        help="Inference server URL. Default is localhost:8001.")
    parser.add_argument('-v',
                        "--verbose",
                        action="store_true",
                        required=False,
                        default=False,
                        help='Enable verbose output')
    args = parser.parse_args()

    # 1. 创立 client
    try:
        triton_client = grpcclient.InferenceServerClient(url=args.url, verbose=args.verbose)
    except Exception as e:
        print("channel creation failed:" + str(e))
        sys.exit(1)


    output_name = "OUTPUT"

    # 2) 设置 input
    inputs = []
    ## 2.1) input_ids
    query="deepspeed is"
    input_ids, input_lengths = tokeninze(query)
    inputs.append(grpcclient.InferInput("input_ids", input_ids.shape, "UINT32"))
    inputs[0].set_data_from_numpy(input_ids)

    ## 2.2) input_length
    inputs.append(grpcclient.InferInput("input_lengths", input_lengths.shape, "UINT32"))
    inputs[1].set_data_from_numpy(input_lengths)


    ## 2.3）output length
    output_len=32
    output_len_np = np.array([[output_len]], dtype=np.uintc)
    inputs.append(grpcclient.InferInput("request_output_len", output_len_np.shape, "UINT32"))
    inputs[2].set_data_from_numpy(output_len_np)


    # 3) 设置 output
    outputs = []
    outputs.append(grpcclient.InferRequestedOutput("output_ids"))

    # 4) 发动申请
    start_time = time.time()
    results = triton_client.infer(model_name=args.model_name, inputs=inputs,  outputs=outputs)
    latency = time.time() - start_time

    # 5) 后果解决：转化为 numpy 类型，计算 max，转化 label
    output0_data = results.as_numpy("output_ids")
    print(output0_data.shape)
    result = tokenizer.batch_decode(output0_data[0])
    print(result)

发动 client 申请命令如下：

$python3 bloom_7b_client.py 
(1, 1, 36)
['deepspeed is the speed of the ship at the time of the collision, and the\ndeepspeed of the other ship is the speed of the other ship
at the time']

07 总结

本文咱们通过 Bloom-7b1 模型展现了如何在云原生 AI 套件中应用 FasterTransformer 对大语言模型进行减速，通过与 HuggingFace 的版本比照能够带来 2.5 倍的性能晋升。后续咱们会逐渐推出更多大模型相干的推理减速计划，以满足不同的业务需要，大家敬请期待。

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[4] 装置云原生 AI 套件

https://help.aliyun.com/document_detail/212117.htm#task-1917487

[5] 开始应用 OSS

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[6] 应用 OSS 动态存储卷

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