ppl.llm.serving

ppl.llm.serving

基于ppl.nn的大型语言模型服务框架

ppl.llm.serving是基于ppl.nn的大型语言模型服务框架,提供gRPC服务器支持LLaMA等模型推理。该项目支持多GPU、离线推理,并具备模型导出、服务部署和性能测试功能。适用于x86_64和arm64平台,可用于构建和部署大规模语言模型服务。

PPL LLM Serving大型语言模型推理服务CUDAgRPCGithub开源项目

PPL LLM 服务

概述

ppl.llm.servingPPL.LLM 系统的一部分。

系统概览

我们建议不熟悉此项目的用户阅读系统概览

ppl.llm.serving 是一个基于 ppl.nn 的服务,用于各种大型语言模型(LLMs)。该存储库包含一个基于 gRPC 的服务器和对 LLaMA 的推理支持。

先决条件

  • 运行在 x86_64 或 arm64 CPU 上的 Linux 系统
  • GCC >= 9.4.0
  • CMake >= 3.18
  • Git >= 2.7.0
  • CUDA Toolkit >= 11.4,推荐 11.6(用于 CUDA)

快速开始

这是一个简短的教程,更多详情请参阅 LLaMA 指南

  • 安装先决条件(以 Debian 或 Ubuntu 为例)

    apt-get install build-essential cmake git
  • 克隆源代码

    git clone https://github.com/openppl-public/ppl.llm.serving.git
  • 从源代码构建

    ./build.sh -DPPLNN_USE_LLM_CUDA=ON -DPPLNN_CUDA_ENABLE_NCCL=ON -DPPLNN_ENABLE_CUDA_JIT=OFF -DPPLNN_CUDA_ARCHITECTURES="'80;86;87'" -DPPLCOMMON_CUDA_ARCHITECTURES="'80;86;87'"

    如果使用多个 GPU 设备,则需要 NCCL。

  • 导出模型

    详情请参阅 ppl.pmx

  • 运行服务器

    ./ppl-build/ppl_llama_server /path/to/server/config.json

    服务器配置示例可以在 src/models/llama/conf 中找到。在运行服务器之前,您需要提供正确的值。

    • model_dir:由 ppl.pmx 导出的模型路径。
    • model_param_path:模型参数。$model_dir/params.json
    • tokenizer_pathsentencepiece 的分词器文件。
  • 运行客户端:通过 gRPC 发送请求以查询模型

    ./ppl-build/client_sample 127.0.0.1:23333

    更多详情请参阅 tools/client_sample.cc

  • 基准测试

    ./ppl-build/client_qps_measure --target=127.0.0.1:23333 --tokenizer=/path/to/tokenizer/path --dataset=tools/samples_1024.json --request_rate=inf

    更多详情请参阅 tools/client_qps_measure.cc--request_rate 是每秒请求数,值 inf 表示无间隔发送所有客户端请求。

  • 离线运行推理:

    ./ppl-build/offline_inference /path/to/server/config.json

    更多详情请参阅 tools/offline_inference.cc

许可证

本项目在 Apache License, Version 2.0 下分发。

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