在 v5e Cloud TPU 虚拟机上进行 JetStream MaxText 推理 - 极术社区

JetStream 是适用于大语言模型的吞吐量和内存优化引擎 XLA 设备 (TPU) 上的 (LLM) 推断。

准备工作

按照管理 TPU 资源中的步骤进行操作，创建一个将 --accelerator-type 设置为 v5litepod-8 的 TPU 虚拟机，并连接到 TPU 虚拟机。

设置 JetStream 和 MaxText

下载 JetStream 和 MaxText GitHub 代码库

   git clone -b jetstream-v0.2.2 https://github.com/google/maxtext.git
   git clone -b v0.2.2 https://github.com/google/JetStream.git

设置 MaxText

   # Create a python virtual environment
   sudo apt install python3.10-venv
   python -m venv .env
   source .env/bin/activate

   # Set up MaxText
   cd maxtext/
   bash setup.sh

转换模型检查点

您可以使用 Gemma 或 Llama2 模型运行 JetStream MaxText 服务器。这个部分介绍了如何使用各种大小的这些模型。

使用 Gemma 模型检查点

从 Kaggle 下载 Gemma 检查点。

将检查点复制到 Cloud Storage 存储桶

    # Set YOUR_CKPT_PATH to the path to the checkpoints
    # Set CHKPT_BUCKET to the Cloud Storage bucket where you copied the checkpoints
    gcloud storage cp ${YOUR_CKPT_PATH} ${CHKPT_BUCKET} --recursive

如需查看包含 ${YOUR_CKPT_PATH} 和 ${CHKPT_BUCKET} 值的示例，请参阅转化脚本。

将 Gemma 检查点转换为与 MaxText 兼容的未扫描检查点。

   # For gemma-7b
   bash ../JetStream/jetstream/tools/maxtext/model_ckpt_conversion.sh gemma 7b ${CHKPT_BUCKET}

使用 Llama2 模型检查点

从开源社区下载 Llama2 检查点，或使用您已生成的代码。
将检查点复制到 Cloud Storage 存储桶。
```
   gcloud storage cp ${YOUR_CKPT_PATH} ${CHKPT_BUCKET} --recursive
```
如需查看包含 ${YOUR_CKPT_PATH} 和 ${CHKPT_BUCKET} 值的示例，请参阅转化脚本。

将 Llama2 检查点转换为与 MaxText 兼容的未扫描检查点。

   # For llama2-7b
   bash ../JetStream/jetstream/tools/maxtext/model_ckpt_conversion.sh llama2 7b ${CHKPT_BUCKET}

   # For llama2-13b
  bash ../JetStream/jetstream/tools/maxtext/model_ckpt_conversion.sh llama2 13b ${CHKPT_BUCKET}

运行 JetStream MaxText 服务器

本部分介绍了如何使用与 MaxText 兼容的检查点。

为 MaxText 服务器配置环境变量

根据您使用的模型导出以下环境变量。使用 model_ckpt_conversion.sh 中 UNSCANNED_CKPT_PATH 的值输出。

为服务器标志创建 Gemma-7b 环境变量

配置 JetStream MaxText 服务器标志。

export TOKENIZER_PATH=assets/tokenizer.gemma
export LOAD_PARAMETERS_PATH=${UNSCANNED_CKPT_PATH}
export MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH=1024
export MAX_TARGET_LENGTH=2048
export MODEL_NAME=gemma-7b
export ICI_FSDP_PARALLELISM=1
export ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM=-1
export ICI_TENSOR_PARALLELISM=1
export SCAN_LAYERS=false
export WEIGHT_DTYPE=bfloat16
export PER_DEVICE_BATCH_SIZE=11

为服务器标志创建 Llama2-7b 环境变量

配置 JetStream MaxText 服务器标志。

export TOKENIZER_PATH=assets/tokenizer.llama2
export LOAD_PARAMETERS_PATH=${UNSCANNED_CKPT_PATH}
export MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH=1024
export MAX_TARGET_LENGTH=2048
export MODEL_NAME=llama2-7b
export ICI_FSDP_PARALLELISM=1
export ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM=-1
export ICI_TENSOR_PARALLELISM=1
export SCAN_LAYERS=false
export WEIGHT_DTYPE=bfloat16
export PER_DEVICE_BATCH_SIZE=11

为服务器标志创建 Llama2-13b 环境变量

配置 JetStream MaxText 服务器标志。

export TOKENIZER_PATH=assets/tokenizer.llama2
export LOAD_PARAMETERS_PATH=${UNSCANNED_CKPT_PATH}
export MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH=1024
export MAX_TARGET_LENGTH=2048
export MODEL_NAME=llama2-13b
export ICI_FSDP_PARALLELISM=1
export ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM=-1
export ICI_TENSOR_PARALLELISM=1
export SCAN_LAYERS=false
export WEIGHT_DTYPE=bfloat16
export PER_DEVICE_BATCH_SIZE=4

启动 JetStream MaxText 服务器

cd ~/maxtext
python MaxText/maxengine_server.py \
  MaxText/configs/base.yml \
  tokenizer_path=${TOKENIZER_PATH} \
  load_parameters_path=${LOAD_PARAMETERS_PATH} \
  max_prefill_predict_length=${MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH} \
  max_target_length=${MAX_TARGET_LENGTH} \
  model_name=${MODEL_NAME} \
  ici_fsdp_parallelism=${ICI_FSDP_PARALLELISM} \
  ici_autoregressive_parallelism=${ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM} \
  ici_tensor_parallelism=${ICI_TENSOR_PARALLELISM} \
  scan_layers=${SCAN_LAYERS} \
  weight_dtype=${WEIGHT_DTYPE} \
  per_device_batch_size=${PER_DEVICE_BATCH_SIZE}

JetStream MaxText Server 标志说明

tokenizer_path

标记生成器的路径（应与您的模型匹配）。

load_parameters_path

从特定目录加载参数（无优化器状态）

per_device_batch_size

每个设备的批次大小（1 个 TPU 芯片 = 1 个设备）

max_prefill_predict_length

执行自动回归时的预填充长度上限

max_target_length

序列长度上限

model_name

模型名称

ici_fsdp_parallelism

实现 FSDP 并行处理的分片数

ici_autoregressive_parallelism

自动回归并行处理的分片数

ici_tensor_parallelism

并行张量处理的分片数

weight_dtype

权重数据类型（例如 bfloat16）

scan_layers

扫描图层布尔值标志（设置为“false”以进行推理）

向 JetStream MaxText 服务器发送测试请求

cd ~
# For Gemma model
python JetStream/jetstream/tools/requester.py --tokenizer maxtext/assets/tokenizer.gemma
# For Llama2 model
python JetStream/jetstream/tools/requester.py --tokenizer maxtext/assets/tokenizer.llama2

输出将如下所示：

Sending request to: 0.0.0.0:9000
Prompt: Today is a good day
Response:  to be a fan

使用 JetStream MaxText 服务器运行基准测试

若要获得最佳基准测试结果，请启用量化（使用经过 AQT 训练或微调的调整检查点以确保准确性）。启用量化，请设置量化标记：

# Enable int8 quantization for both weights and KV cache
export QUANTIZATION=int8
export QUANTIZE_KVCACHE=true

# For Gemma 7b model, change per_device_batch_size to 12 to optimize performance. 
export PER_DEVICE_BATCH_SIZE=12

cd ~/maxtext
python MaxText/maxengine_server.py \
  MaxText/configs/base.yml \
  tokenizer_path=${TOKENIZER_PATH} \
  load_parameters_path=${LOAD_PARAMETERS_PATH} \
  max_prefill_predict_length=${MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH} \
  max_target_length=${MAX_TARGET_LENGTH} \
  model_name=${MODEL_NAME} \
  ici_fsdp_parallelism=${ICI_FSDP_PARALLELISM} \
  ici_autoregressive_parallelism=${ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM} \
  ici_tensor_parallelism=${ICI_TENSOR_PARALLELISM} \
  scan_layers=${SCAN_LAYERS} \
  weight_dtype=${WEIGHT_DTYPE} \
  per_device_batch_size=${PER_DEVICE_BATCH_SIZE} \
  quantization=${QUANTIZATION} \
  quantize_kvcache=${QUANTIZE_KVCACHE}

基准化分析 Gemma-7b

如需对 Gemma-7b 进行基准测试，请执行以下操作：

下载 ShareGPT 数据集。
在运行 Gemma 7b 时，请务必使用 Gemma 标记生成器 (tokenizer.gemma)。
为您的第 1 次运行添加 --warmup-first 标志，以预热服务器。

# Activate the env python virtual environment
cd ~
source .env/bin/activate

# Download the dataset
wget https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json

# Run the benchmark with the downloaded dataset and the tokenizer in MaxText
# You can control the qps by setting `--request-rate`, the default value is inf.

python JetStream/benchmarks/benchmark_serving.py \
--tokenizer maxtext/assets/tokenizer.gemma \
--num-prompts 1000 \
--dataset sharegpt \
--dataset-path ~/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json \
--max-output-length 1024 \
--request-rate 5 \
--warmup-mode sampled

对大型 Llama2 进行基准化分析

# Run the benchmark with the downloaded dataset and the tokenizer in MaxText
# You can control the qps by setting `--request-rate`, the default value is inf.

python JetStream/benchmarks/benchmark_serving.py \
--tokenizer maxtext/assets/tokenizer.llama2 \
--num-prompts 1000  \
--dataset sharegpt \
--dataset-path ~/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json \
--max-output-length 1024 \
--request-rate 5 \
--warmup-mode sampled

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。

# Delete the Cloud Storage buckets
gcloud storage buckets delete ${MODEL_BUCKET}
gcloud storage buckets delete ${BASE_OUTPUT_DIRECTORY}
gcloud storage buckets delete ${DATASET_PATH}

# Clean up the MaxText and JetStream repositories.
rm -rf maxtext
rm -rf JetStream

# Clean up the python virtual environment
rm -rf .env

文章来源：google cloud

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