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CodeGeeX2推理教程

CodeGeeX2 是多语言代码生成模型 CodeGeeX (KDD’23) 的第二代模型，更强，更快，更轻量，是适合本地部署的AI代码生成助手。CodeGeeX2 支持在多种不同平台上进行推理，本教程将会介绍几种不同的推理方式，包括CPU推理，多卡推理，加速推理等。

快速开始

下载本仓库并使用pip安装环境依赖：

git clone https://github.com/THUDM/CodeGeeX2
cd CodeGeeX2
pip install -r requirements.txt

使用transformers快速调用CodeGeeX2-6B，将自动下载权重到本地：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')  # 如使用CPU推理，device='cpu'
model = model.eval()

# CodeGeeX2支持100种编程语言，加入语言标签引导生成相应的语言
prompt = "# language: Python\n# write a bubble sort function\n"
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_length=256, top_k=1)  # 示例中使用greedy decoding，检查输出结果是否对齐
response = tokenizer.decode(outputs[0])

>>> print(response)
# language: Python
# write a bubble sort function


def bubble_sort(list):
    for i in range(len(list) - 1):
        for j in range(len(list) - 1):
            if list[j] > list[j + 1]:
                list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j]
    return list


print(bubble_sort([5, 2, 1, 8, 4]))

亦可以手动下载权重：

# huggingface下载
git clone https://huggingface.co/THUDM/codegeex2-6b

将tokenizer和model路径改为本地路径：

model_path = "/path/to/codegeex2-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

多精度/量化推理

CodeGeeX2 使用BF16训练，推理时支持BF16/FP16/INT8/INT4，可以根据显卡显存选择合适的精度格式：

Model FP16/BF16 INT8 INT4
CodeGeeX-13B 26.9 GB 14.7 GB -
CodeGeeX2-6B 13.1 GB 8.2 GB 5.5 GB

默认使用BF16精度进行推理，如显卡不支持BF16（❗️如使用错误的格式，推理结果将出现乱码），需要转换为FP16格式：

model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).half().to("cuda")

量化推理以INT4为例，可以下载转换好的权重（INT4权重）或手动转换，如果显卡不支持BF16，也需要先转换为FP16格式：

# 下载转换好的权重
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b-int4", trust_remote_code=True)

# 手动转换权重
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True).quantize(4).to("cuda")

# 如果显卡不支持BF16，需要先转换为FP16格式
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(4).to("cuda")

多GPU推理

用gpus.py实现多GPU推理：

from gpus import load_model_on_gpus
model = load_model_on_gpus("THUDM/codegeex2-6b", num_gpus=2)

Mac推理

对于搭载了 Apple Silicon 或者 AMD GPU 的 Mac，可以使用 MPS 后端运行。参考 Apple 的 官方说明 安装 PyTorch-Nightly（正确的版本号应该是2.x.x.dev2023xxxx，如2.1.0.dev20230729）：

pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

在 MacOS 上只支持从本地加载模型（提前下载权重codegeex2-6b，codegeex2-6b-int4），支持FP16/INT8/INT4格式，并使用 mps 后端：

model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).half().to('mps')

fastllm加速推理

可以使用fastllm对 CodeGeeX2 进行加速，fastllm是目前支持GLM架构的最快开源框架。首先安装fastllm_pytools：

git clone https://github.com/ztxz16/fastllm
cd fastllm
mkdir build
cd build
# 使用GPU编译，需要添加CUDA路径：export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/bin:$PATH，export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
cmake .. -DUSE_CUDA=ON # 如果不使用GPU编译 cmake .. -DUSE_CUDA=OFF
make -j
cd tools && python setup.py install  # 确认安装是否成功，在python中 import fastllm_pytools 不报错

如出现架构不支持的报错，需要调整CMakeLists.txt，注释掉下面一行：

# set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES "native")

如果是E5系列的CPU可能会出现下面的编译报错

 error: inlining failed in call to ‘always_inline’ ‘__m256i _mm256_add_epi32(__m256i, __m256i)’: target specific option mismatch

此时将'CmakeLists.txt'的第20行修改如下即可编译成功:

set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -pthread --std=c++17 -O2")

将huggingface转换成fastllm格式：

# 原本的调用代码
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True)

# 加入下面这两行，将huggingface模型转换成fastllm模型
from fastllm_pytools import llm
model = llm.from_hf(model, tokenizer, dtype="float16") # dtype支持 "float16", "int8", "int4"

fastllm中模型接口和huggingface不完全相同，可以参考demo/run_demo.py中的相关实现：

model.direct_query = True
outputs = model.chat(tokenizer, 
                     prompt,
                     max_length=out_seq_length,
                     top_p=top_p,
                     top_k=top_k,
                     temperature=temperature)
response = outputs[0]

ChatGLM.cpp 量化推理

ChatGLM.cpp 是类似 LLaMA.cpp 的全平台量化加速方案，支持 q4_0/q4_1/q5_0/q5_1/q8_0 多种量化精度，CPU/CUDA/Metal 多种后端，仅用一行代码实现推理加速。

首先安装 chatglm-cpp。如需使用 CUDA 加速，需要添加环境变量 CMAKE_ARGS="-DGGML_CUBLAS=ON"；如果仅使用 CPU 加速，将该环境变量去掉即可。

CMAKE_ARGS="-DGGML_CUBLAS=ON" pip install chatglm-cpp -v

仅需一行代码即可量化加速 Hugging Face 模型，dtype 可指定 q4_0, q4_1, q5_0, q5_1, q8_0, f16，表示不同的量化类型。

>>> import chatglm_cpp
>>> 
>>> pipeline = chatglm_cpp.Pipeline("THUDM/codegeex2-6b", dtype="q4_0") # Load HF model and quantize it into int4
Loading checkpoint shards: 100%|███████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:09<00:00,  1.33s/it]
Processing model states: 100%|█████████████████████████████████████████████| 199/199 [00:21<00:00,  9.21it/s]
...
>>> print(pipeline.generate("# language: Python\n# write a bubble sort function\n", do_sample=False))


def bubble_sort(list):
    for i in range(len(list) - 1):
        for j in range(len(list) - 1):
            if list[j] > list[j + 1]:
                list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j]
    return list


print(bubble_sort([5, 4, 3, 2, 1]))

ChatGLM.cpp 已集成到本仓库，demo 添加选项 --quantize 4 --chatglm-cpp 即可开启 int4 (q4_0) 量化加速，例如：

python ./demo/run_demo.py --quantize 4 --chatglm-cpp

Fast API 同样支持 ChatGLM.cpp 加速，添加同样参数启动服务：

python ./demo/fastapicpu.py --quantize 4 --chatglm-cpp

测试服务接口：

curl -X POST "http://127.0.0.1:7860" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{"lang": "Python", "prompt": "# Write a bubble sort function", "max_length": 512}'