【自然语言处理】【分布式训练及推理】推理工具DeepSpeed-Inference

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推理工具DeepSpeed-Inference

​ DeepSpeed-Inference是DeepSpeed框架在推理方面的扩展。DeepSpeed-Inference合并了张量、流水线并行以及自定义优化cuda核等并行化技术。DeepSpeed提供了无缝推理模式来兼容DeepSpeed、Megatron和HuggingFace训练的Transformer模型。DeepSpeed-Inference集成了模型并行技术，从而使得可以在多个GPU上进行大模型的推理。

​ 本文以HuggingFace的BLOOM模型为例，展示DeepSpeed-Inference的使用方式。

import os
import torch
import deepspeed
import numpy as np
import transformers

from time import perf_counter
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from deepspeed.ops.transformer.inference import DeepSpeedTransformerInference

transformers.logging.set_verbosity_error()

一、直接推理

先加载一个7B的模型

model_name = "bigscience/bloomz-7b1-mt"
payload = "一个传奇的开端，一个不灭的神话，这不仅仅是一部电影，而是作为一个走进新时代的标签，永远彪炳史册。你认为这句话的立场是赞扬、中立还是批评？"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
print(f"模型加载至设备{model.device.type}")

定义一个推理函数，并尝试进行推理

def inference(payload, model, tokenizer):
    input_ids = tokenizer(payload, return_tensors="pt").input_ids.to(model.device)
    print(f"输入:\n    {payload}")
    logits = model.generate(input_ids, do_sample=True, num_beams=1, max_new_tokens=128)
    print(f"生成:\n    {tokenizer.decode(logits[0].tolist()[len(input_ids[0]):])}")
    
if __name__ == "__main__":
    inference(payload, model, tokenizer)
# 执行结果
"""
输入:
    一个传奇的开端，一个不灭的神话，这不仅仅是一部电影，而是作为一个走进新时代的标签，永远彪炳史册。你认为这句话的立场是赞扬、中立还是批评？
生成:
     赞扬</s>
"""

定义一个衡量延时的函数

def measure_latency(model, tokenizer, payload, device, generation_args={}):
    input_ids = tokenizer(payload, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
    latencies = []
    # 预热
    for _ in range(2):
        _ =  model.generate(input_ids, **generation_args)
    # 统计时间
    for _ in range(10):
        start_time = perf_counter()
        _ = model.generate(input_ids, **generation_args)
        latency = perf_counter() - start_time
        latencies.append(latency)
    # 计算统计量
    time_avg_ms = 1000 * np.mean(latencies) # 延时均值
    time_std_ms = 1000 * np.std(latencies) # 延时方差
    time_p95_ms = 1000 * np.percentile(latencies,95) # 延时的95分位数
    return f"P95 latency (ms) - {time_p95_ms}; Average latency (ms) - {time_avg_ms:.2f} +\- {time_std_ms:.2f};", time_p95_ms

def test_inference_time():
    print(f'输入序列的长度为: {len(tokenizer(payload)["input_ids"])}')
    generation_args = dict(
            do_sample=False,
            num_beams=1,
            max_new_tokens=128)
    vanilla_results = measure_latency(model, tokenizer, payload, model.device, generation_args)
    print(f"普通模型的结果: {vanilla_results[0]}")
    
if __name__ == "__main__":
    test_inference_time()
# 执行结果
"""
普通模型的结果: P95 latency (ms) - 147.3398147150874; Average latency (ms) - 143.50 +\- 2.45;
"""

二、DeepSpeed-Inference

DeepSpeed-Inference可以通过张量并行将大模型分解至多卡上，从而完成推理并提供一定的加速。

加载7B的模型

model_name = "bigscience/bloomz-7b1-mt"
payload = "一个传奇的开端，一个不灭的神话，这不仅仅是一部电影，而是作为一个走进新时代的标签，永远彪炳史册。你认为这句话的立场是赞扬、中立还是批评？"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)

ds_model = deepspeed.init_inference(
    model=model,      # Transformers模型
    mp_size=4,        # GPU数量
    dtype=torch.float16, # 权重类型(fp16)
    replace_method="auto", # 让DS自动替换层
    replace_with_kernel_inject=True, # 使用kernel injector替换
)
print(f"模型加载至设备{ds_model.module.device}\n")
assert isinstance(ds_model.module.transformer.h[0], DeepSpeedTransformerInference) == True, "Model not sucessfully initalized"

定义一个衡量延时的函数

def measure_latency(model, tokenizer, payload, device, generation_args={}):
    input_ids = tokenizer(payload, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
    latencies = []
    # 预热
    for _ in range(2):
        _ =  model.generate(input_ids, **generation_args)
    # 统计时间
    for _ in range(10):
        start_time = perf_counter()
        _ = model.generate(input_ids, **generation_args)
        latency = perf_counter() - start_time
        latencies.append(latency)
    # 计算统计量
    time_avg_ms = 1000 * np.mean(latencies) # 延时均值
    time_std_ms = 1000 * np.std(latencies) # 延时方差
    time_p95_ms = 1000 * np.percentile(latencies,95) # 延时的95分位数
    return f"DeepSpeed模型的结果: P95 latency (ms) - {time_p95_ms}; Average latency (ms) - {time_avg_ms:.2f} +\- {time_std_ms:.2f};", time_p95_ms

执行推理任务以及衡量时延

def test_inference():
    # 执行模型推理
    input_ids = tokenizer(payload, return_tensors="pt").input_ids.to(model.device)
    logits = ds_model.generate(input_ids, do_sample=True, max_length=100)
    print(tokenizer.decode(logits[0].tolist()))

def test_inference_time():
    # 衡量推理时延
    print(f'输入序列的长度为: {len(tokenizer(payload)["input_ids"])}')
    generation_args = dict(do_sample=False, num_beams=1, max_new_tokens=128)
    ds_results = measure_latency(ds_model, tokenizer, payload, ds_model.module.device, generation_args)
    print(f"DeepSpeed model: {ds_results[0]}")

if __name__ == "__main__":
    test_inference()
    test_inference_time()
# 执行结果
"""
DeepSpeed model: DeepSpeed模型的结果: P95 latency (ms) - 80.4762739688158; Average latency (ms) - 77.79 +\- 2.20;
"""

DeepSpeed的代码不能使用 python来执行，需要通过deepspeed命令执行，示例如下

# bloom_ds_inference.py就是需要执行的python脚本
deepspeed --num_gpus 4 --master_port 60000 bloom_ds_inference.py

三、结果

​ 本实验使用4张3090：

• 使用DeepSpeed-Inference前的平均时延是143.5ms，使用后则是77.79ms。总的来说，速度提升了1.84倍；
• 使用DeepSpeed-Inference可以将单个模型分配至多个GPU上，对于那些单GPU上无法加载的模型来说，可以利用多GPU进行推理；

参考资料

Accelerate GPT-J inference with DeepSpeed-Inference on GPUs

Getting Started with DeepSpeed for Inferencing Transformer based Models