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背景介紹

大語言模型正以其驚人的新能力推動人工智能的發展，擴大其應用范圍。然而，由于這類模型具有龐大的參數規模，部署和推理的難度和成本極高，這一挑戰一直困擾著 AI 領域。此外，當前存在大量支持模型部署和推理的框架和工具，如 ModelScope 的 Model Pipelines API 和 HuggingFace 的 Text Generation Inference 等，各自都有其獨特的特點和優勢。然而，這些工具往往未能充分發揮 GPU 的性能。

為了解決這些問題，NVIDIA 推出了一種全新的解決方案——TensorRT-LLM。這是一款高度優化的開源計算框架，它將NVIDIA TensorRT的深度學習編譯器、FasterTransformer 的優化內核、預處理和后處理，以及多 GPU/多節點通信等功能封裝在一個簡單的開源 Python/C++ API 中，同時與硬件進行了一體化優化，形成了一種產品級的大模型推理解決方案。NVIDIA TensorRT-LLM具有多項突出的特性，包括支持新的 FP8 數據格式，這使得模型可以在更低的精度下運行，從而減少內存消耗，同時保持模型的準確性。它還支持一種名為“In-flight batching”的新調度技術，可以更有效地處理動態負載，提高 GPU 利用率。

此外，TensorRT-LLM 還支持模型的并行化和分布式推理，利用張量并行性進行模型并行化，使模型可以在多個 GPU 之間并行運行，從而實現大型模型的高效推理。最重要的是，TensorRT-LLM 極大地簡化了開發流程，使得開發者無需深入了解底層的技術細節，也無需編寫復雜的 CUDA/C++ 代碼。它提供了一個易用、開源和模塊化的應用編程接口，使開發者能夠輕松定義、優化和執行新的大語言模型架構和增強功能。總的來說，TensorRT-LLM 讓用戶可以專注于模型的設計和優化，而將底層的性能優化工作交給 TensorRT 來完成，大大提高了開發效率和生產效率，真正實現了大模型推理的易用性和高效性。

阿里云的通義千問開源模型 Qwen-7B，擁有 70 億參數，在一系列全方位的評估中展示了其在自然語言理解與生成、數學問題求解、代碼生成等領域的優秀能力。這些評估涵蓋了多個數據集，包括 MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval 以及 WMT22 等。在這些評測中，Qwen-7B 不僅超越了同等規模的其他大語言模型，甚至在某些方面超過了參數規模更大的模型。因此，對于 TensorRT-LLM 來說，支持 Qwen 系列模型具有重要的意義。

開發與優化過程

我們是社區開發者，通過阿里云天池舉辦的NVIDIA TensorRT Hackathon 2023接觸到了 NVIDIA TensorRT-LLM，并為它貢獻了代碼。TensorRT-LLM 已開源（https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM），包含了我們開發的 Qwen-7B 模型。以下是我們的開發記錄，供其他開發者參考。

基礎功能支持

首先我們初步分析了 examples/llama 代碼，以深化對 trt-llm 基本流程的理解。在 llama 項目的 weight.py 中，存在一個 load_from_meta_llama 函數，該函數包含 tensorrt_llm.models.LLaMAForCausalLM，此部分定義了 TensorRT 的模型結構。復制 examples/llama 并將其重命名為 examples/qwen，同時將 LLaMAForCausalLM 復制并創建新的 mode.py 文件，將相關內容粘貼至此。在這個過程中，所有包含“llama”的模型都被替換為“qwen”。
接下來，我們對項目中的 weight.py 的 load_from_hf_qwen 函數進行修改，目的是逐步將 HuggingFace 的權重名稱與 TensorRT 的權重名稱對齊。執行 build.py 后，雖然編譯成功，但執行 run.py 的結果并未如預期。
參照 TensorRT-LLM 的 docs/source/2023-05-19-how-to-debug.md 文檔，我們對模型進行了詳細的調試，從外到內打印模型層的數值，觀察 mean/sum/shape，并與原版進行對比。經過排查，我們發現 attention 部分已經包含了 rope 計算，通過調整 gpt attention plugin 的參數，最終使得輸出的 logits 正常。
再次優化 run.py，將 HuggingFace 原版 qwen_generation_utils.py 中的 make_context 函數遷移到 utils/utils.py 中，并導入該函數。這個函數被用來構造一個 chat 版的 prompt 輸入，同時我們調整 eos 和 pad token 為 qwen 專屬的 <|im_end|> 或者 <|endoftext|>，最終 run.py 輸出也正常。

增加功能：Weight Only 量化

在 FP16 對齊成功，并且 run.py 以及 summarize.py 文件均能正常運行之后，我們開始探索實現 weight only int8/int4 量化。這只需要在 build.py 文件中對 weight only int8/int4 分支進行輕微調整，包括 shape 的修改，以及保持權重名稱與 FP16 一致。接下來，我們進行編譯測試，發現這一過程順利完成，且工作量并未超出預期，這部分工作基本無需投入大量人力資源。

增加功能：Smooth Quant

在參考 Llama 項目的基礎上，我們將 hf_llama_convert.py 替換為 hf_qwen_convert.py 文件，該文件用于將 HuggingFace 的權重導出至 FasterTransformer (FT) 格式的文件。同時，我們將 llama/weight.py 中的 load_from_binary 函數重命名為 load_from_ft 復制到 qwen/weight.py 中，并根據我們導出的權重文件進行了適當的修改。然后，我們將 qwen/build.py 中默認的加載函數從 load_from_hf_qwen 更改為 load_from_ft。為了保證兼容性，我們也對 load_from_ft 函數進行了 fp16 以及 weight_only 的 int8/int4 的適配，其適配流程與之前的基本相同。當開發者未導出 FT 權重時，系統會自動加載 load_from_hf_qwen 函數以生成 engine。
在 smooth quant 的實現方面，我們參考了 example/llama 的 smooth quant 過程，同樣在 hf_qwen_convert.py 中添加了 --smoothquant 選項。通過調試 example/llama/hf_llama_convert.py 文件，我們觀察了 smooth_llama_model 函數的計算方法以及參數的 shape，發現其 mlp 的 gate 和 up 與 qwen mlp 的 w2/w1 layer 相對應，并且 w1/w2 共享一個輸入。這部分的適配與之前的基本一致，唯一的區別是，attention 和 mlp 中需要量化的層需要進行轉置，然后在 weight.py 的 load_from_ft 函數中再次轉置回來。
我們再次分析了 example/llama 的 smooth quant 過程，并參考了其 build.py 文件，發現其中一個有一個 from tensorrt_llm.models import smooth_quantize 過程。在這個過程中，_smooth_quantize_llama 函數會替換掉 trt-llm 原本的模型結構。因此，我們在 qwen/utils 目錄下建立了一個 quantization.py 文件，參考了 llama 的 SmoothQuantAttention，并復用了其 SmoothQuantRmsNorm，從而實現了 qwen 的 smooth quant 的全部過程。

優化效果

精度

測試平臺：NVIDIA A10 Tensor Core GPU(24G 顯存) | TensorRT 9.0.0.1。
TRT_LLM engine 編譯時最大輸入長度：2048，最大新增長度：2048。
HuggingFace 版 Qwen 采用默認配置，未安裝，未啟用 FlashAttention 相關模塊。
測試時：beam=batch=1，max_new_tokens=100。
測試結果（該結果由 examples/qwen/summarize.py 生成。注：量化后分數與原版分數越接近，精度越好）：

性能

測試平臺：NVIDIA A10 Tensor Core GPU (24G 顯存) | TensorRT 9.0.0.1。
測試數據集為 ShareGPT_Vicuna_unfiltered，下載地址：https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json
生成速度（token/s）：此指標不僅包括 generation 的過程，同時也計算了 context 階段時間，因此它表示的是每秒實際處理（理解輸入和生成輸出）的 token 數量。
吞吐速度（requests/s）：此指標代表在極限情況下，無請求間隙時，系統平均每秒能處理的請求數量。
以下的測試包含多個 batch，主要用于測試特定顯卡的極限運行情況，測試過程僅使用 TensorRT-LLM python 運行時環境。
HuggingFace 版 Qwen 采用默認配置，未安裝，未啟用 FlashAttention 相關模塊。
當最大輸入長度：2048，最大新增長度：2048，num-prompts=100, beam=1, seed=0 時，BenchMark 結果如下：

圖 1：TensorRT-LLM 與 HuggingFace

吞吐以及生成對比

（吞吐加速比最高 4.25, 生成加速比最高 4.69）

當最大輸入長度：1024，最大新增長度：1024，num-prompts=100, beam=1, seed=0。BenchMark 結果如下：

圖 2：TensorRT-LLM 與 HuggingFace

吞吐以及生成對比

（吞吐加速比最高 4.57, 生成加速比最高 5.56）

總結

從整個開發過程的角度來看，NVIDIA TensorRT-LLM 已經實現了相當豐富的功能。它支持新模型的工作量不大，因為可以復用已有模型的相關代碼，只需要進行少量的改動即可完成對新模型的支持。這表明了 TensorRT-LLM 具有很好的擴展性。此外，在精度方面，它能夠與 HuggingFace 保持一致，但在速度方面最高可以達到 HuggingFace 的 5.56 倍。綜合考慮這些因素，可以說 TensorRT-LLM 完全有資格成為大規模語言模型推理框架的首選。它極大地緩解了推理和部署的難題，為廣泛應用大語言模型提供了有力支持。

項目代碼

開源地址：

https://github.com/Tlntin/Qwen-7B-Chat-TensorRT-LLM

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