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计图大模型推理库,具有高性能、配置要求低、中文支持好、可移植等特点

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Jittor/JittorLLMs

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计图大模型推理库 - 笔记本没有显卡也能跑大模型

本大模型推理库JittorLLMs有以下几个特点:

  1. 成本低:相比同类框架,本库可大幅降低硬件配置要求(减少80%),没有显卡,2G内存就能跑大模型,人人皆可在普通机器上,实现大模型本地部署;是目前已知的部署成本最低的大模型库;
  2. 支持广:目前支持了大模型包括: ChatGLM大模型; 鹏程盘古大模型; BlinkDL的ChatRWKV; Meta的LLaMA/LLaMA2大模型; MOSS大模型; Atom7B大模型 后续还将支持更多国内优秀的大模型,统一运行环境配置,降低大模型用户的使用门槛。
  3. 可移植:用户不需要修改任何代码,只需要安装Jittor版torch(JTorch),即可实现模型的迁移,以便于适配各类异构计算设备和环境。
  4. 速度快:大模型加载速度慢,Jittor框架通过零拷贝技术,大模型加载开销降低40%,同时,通过元算子自动编译优化,计算性能相比同类框架提升20%以上。

Jittor大模型库架构图如下所示。

配置要求

  • 内存要求:至少2G,推荐32G
  • 显存:可选, 推荐16G
  • 操作系统:支持Windows,Mac,Linux全平台。
  • 磁盘空间:至少40GB空闲磁盘空间,用于下载参数和存储交换文件。
  • Python版本要求至少3.8(Linux的Python版本至少3.7)。

磁盘空间不够时,可以通过环境变量JITTOR_HOME指定缓存存放路径。 内存或者显存不够,出现进程被杀死的情况,请参考下方,限制内存消耗的方法

部署方法

可以通过下述指令安装依赖。(注意:此脚本会安装Jittor版torch,推荐用户新建环境运行)

# 国内使用 gitlink clone
git clone https://gitlink.org.cn/jittor/JittorLLMs.git --depth 1
# github: git clone https://github.com/Jittor/JittorLLMs.git --depth 1
cd JittorLLMs
# -i 指定用jittor的源, -I 强制重装Jittor版torch
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.jittor.org/simple -I

如果出现找不到jittor版本的错误,可能是您使用的镜像还没有更新,使用如下命令更新最新版:pip install jittor -U -i https://pypi.org/simple

部署只需一行命令即可:

python cli_demo.py [chatglm|pangualpha|llama|chatrwkv|llama2|atom7b]

运行后会自动从服务器上下载模型文件到本地,会占用根目录下一定的硬盘空间。 例如对于盘古α约为 15G。最开始运行的时候会编译一些CUDA算子,这会花费一些时间进行加载。

下图是 ChatGLM 的实时对话截图:

下图是 盘古Alpha 的实时对话截图:

下图是 ChatRWKV 的实时对话截图:

下图是 LLaMA 的实时对话截图:

下图是 LLaMA2 的实时对话截图:

下图是 Atom7b 的实时对话截图:

目前支持了 ChatGLMAtom7B 和 盘古α 的中文对话,ChatRWKV,LLaMALLaMA2 支持英文对话,后续会持续更新最新的模型参数以及微调的结果。MOSS 大··模型使用方式请参考 MOSS 官方仓库。

内存或者显存不够,出现进程被杀死的情况,请参考下方,限制内存消耗的方法

WebDemo

JittorLLM通过gradio库,允许用户在浏览器之中和大模型直接进行对话。

python web_demo.py chatglm

可以得到下图所示的结果。

Web_demo

后端服务部署

JittorLLM在api.py文件之中,提供了一个架设后端服务的示例。

python api.py chatglm

接着可以使用如下代码进行直接访问

post_data = json.dumps({'prompt': 'Hello, solve 5x=13'})
print(json.loads(requests.post("http://0.0.0.0:8000", post_data).text)['response'])

配置要求低

针对大模型显存消耗大等痛点,Jittor团队研发了动态交换技术,根据我们调研,Jittor框架是世界上首个支持动态图变量自动交换功能的框架,区别于以往的基于静态图交换技术,用户不需要修改任何代码,原生的动态图代码即可直接支持张量交换,张量数据可以在显存-内存-硬盘之间自动交换,降低用户开发难度。

同时,根据我们调研,Jittor大模型推理库也是目前对配置门槛要求最低的框架,只需要参数磁盘空间和2G内存,无需显卡,也可以部署大模型,下面是在不同硬件配置条件下的资源消耗与速度对比。可以发现,JittorLLMs在显存充足的情况下,性能优于同类框架,而显存不足甚至没有显卡,JittorLLMs都能以一定速度运行。

节省内存方法,请安装Jittor版本大于1.3.7.8,并添加如下环境变量:

export JT_SAVE_MEM=1
# 限制cpu最多使用16G
export cpu_mem_limit=16000000000
# 限制device内存(如gpu、tpu等)最多使用8G
export device_mem_limit=8000000000
# windows 用户,请使用powershell
# $env:JT_SAVE_MEM="1"
# $env:cpu_mem_limit="16000000000"
# $env:device_mem_limit="8000000000"

用户可以自由设定cpu和设备内存的使用量,如果不希望对内存进行限制,可以设置为-1

# 限制cpu最多使用16G
export cpu_mem_limit=-1
# 限制device内存(如gpu、tpu等)最多使用8G
export device_mem_limit=-1
# windows 用户,请使用powershell
# $env:JT_SAVE_MEM="1"
# $env:cpu_mem_limit="-1"
# $env:device_mem_limit="-1"

如果想要清理磁盘交换文件,可以运行如下命令

python -m jittor_utils.clean_cache swap

速度更快

大模型在推理过程中,常常碰到参数文件过大,模型加载效率低下等问题。Jittor框架通过内存直通读取,减少内存拷贝数量,大大提升模型加载效率。相比PyTorch框架,Jittor框架的模型加载效率提升了40%。

可移植性高

Jittor团队发布Jittor版PyTorch接口JTorch,用户无需修改任何代码,只需要按照如下方法安装,即可通过Jittor框架的优势节省显存、提高效率。

pip install torch -i https://pypi.jittor.org/simple

通过jtorch,即可适配各类异构大模型代码,如常见的Megatron、Hugging Face Transformers,均可直接移植。同时,通过计图底层元算子硬件适配能力,可以十分方便的迁移到各类国内外计算设备上。

欢迎各位大模型用户尝试、使用,并且给我们提出宝贵的意见,未来,非十科技和清华大学可视媒体研究中心将继续专注于大模型的支撑,服务好大模型用户,提供成本更低,效率更高的解决方案,同时,欢迎各位大模型用户提交代码到JittorLLMs,丰富Jittor大模型库的支持。

后续计划

  • 模型训练与微调
  • 移植 MOSS 大模型
  • 动态 swap 性能优化
  • CPU 性能优化
  • 添加更多国内外优秀大模型支持
  • ......

模型支持TODO list

欢迎各位向我们提交请求

欢迎各位向我们提出宝贵的意见,可加入计图开发者交流群实时交流。

关于我们

本计图大模型推理库,由非十科技领衔,与清华大学可视媒体研究中心合作研发,希望为国内大模型的研究提供软硬件的支撑。

北京非十科技有限公司是国内专业从事人工智能服务的科技公司,在3D AIGC、深度学习框架以及大模型领域,具有领先的技术优势。技术上致力于加速人工智能算法从硬件到软件全流程的落地应用、提供各类计算加速硬件的适配、定制深度学习框架以及优化人工智能应用性能速度等服务。公司技术骨干毕业自清华大学,具有丰富的系统软件、图形学、编译技术和深度学习框架的研发经验。公司研发了基于计图深度学习框架的国产自主可控人工智能系统,完成了对近十个国产加速硬件厂商的适配,正积极促进于国产人工智能生态的发展。开源了的高性能的神经辐射场渲染库JNeRF,可生成高质量3D AIGC模型,开源的JittorLLMs是目前硬件配置要求最低的大模型推理库。

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