6行代码，1行命令！轻松实现多模态（视觉）模型离线推理 & 在线服务

早在去年年底，LMDeploy 已经悄悄地支持了多模态（视觉）模型（下文简称 VLM）推理，只不过它静静地躺在仓库的 examples/vl 角落里，未曾与大家正式照面。

LMDeploy 开源链接：

github.com/InternLM/lm...

经过一段时间的迭代，LMDeploy 在 VLM 推理和服务方面，发生了翻天覆地的变化，于 v0.2.6 版本中正式发布。和去年相比，已有云泥之别，可以接受大家的检阅啦。

LMDeploy 的 VLM 推理，主打简单、好用。6行代码完成推理，一行命令搭建服务。

目前，已支持了以下模型：

Qwen/Qwen-VL-Chat
LLaVA 系列 v1.5，v1.6
01-ai/Yi-VL-6B

准备工作

在使用之前，请先安装 LMDeploy 最新版。如果系统的 cuda 版本是 11+，可以直接安装 pypi 包：

pip install lmdeploy

如果 cuda 版本是 12+，请参考如下命令安装：

bash 复制代码

export LMDEPLOY_VERSION=0.2.6
export PYTHON_VERSION=38
pip install https://github.com/InternLM/lmdeploy/releases/download/v${LMDEPLOY_VERSION}/lmdeploy-${LMDEPLOY_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-manylinux2014_x86_64.whl

LMDeploy 支持 Linux、Windows 操作系统。对 cuda 的最低要求是 11.4。显卡架构最低为 sm70，也就是 Volta 架构及以上。显卡内存最好在 20G 以上。

离线推理

使用 LMDeploy pipeline 接口推理 VL 模型仅需 6 行代码，这得益于 LMDeploy 把 VL 模型中的视觉部分，和 LLM 模型都封装到推理 pipeline。以 Qwen-VL-Chat 模型为例：

ini 复制代码

from lmdeploy import pipeline
from lmdeploy.vl import load_image

pipe = pipeline('Qwen/Qwen-VL-Chat')

image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/QwenLM/Qwen-VL/master/assets/mm_tutorial/Shanghai_Small.jpeg')
response = pipe(('这是哪里', image))
print(response)

在这段代码中，

1, 2 两行加载必要的包
第 3 行，输入模型路径，创建推理 pipeline。模型路径可以是huggingface hub 上的模型仓库名，也可以是模型的本地路径，亦可以是 modelscope hub 上的模型仓库名。当选择 modelscope hub 上的模型时，需要先设置环境变量 export LMDEPLOY_USE_MODELSCOPE=True
第 4 行，读取图片。接口 load_image 除了支持 web url 外，还支持本地路径
5，6 两行进行推理，并显示结果。LMDeploy pipeline 支持多种输入模式：

css 复制代码

第一种：单提示图，单图像。（prompt, image）
第二种：单提示图，多图像。（prompt，[image_1, image_2, ..., image_n])
第三种：批量数据。[(prompt_1, image_1), (prompt_2, image_2)]
第四种：openai message 格式
prompts = [    {        'role': 'user',        'content': [            {'type': 'text', 'text': '这是哪里'},            {'type': 'image_url', 'image_url': {'url': 'https://raw.githubusercontent.com/QwenLM/Qwen-VL/master/assets/mm_tutorial/Shanghai_Small.jpeg'}}        ]
    }

pipeline 还提供了多轮对话接口，用法也很简单：

ini 复制代码

from lmdeploy import pipeline
from lmdeploy.vl import load_image

pipe = pipeline('Qwen/Qwen-VL-Chat')

image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/QwenLM/Qwen-VL/master/assets/demo.jpeg')
sess = pipe.chat(('make a story about this picture', image))
print(sess.response.text)
sess = pipe.chat('make the story focusing on the dog', sess)
print(sess.response.text)

在线服务

LMDeploy 提供了一键式把 VL 模型封装为服务的工具。这里的服务可以是类似 OpenAI 的服务，也可以是 gradio 服务。相信总有一款适合你！

css 复制代码

lmdeploy serve api_server Qwen/Qwen-VL-Chat --server-port 8000

css 复制代码

lmdeploy serve gradio Qwen/Qwen-VL-Chat --server-port 8000

如搭建 OpenAI 服务，可以无缝对接 OpenAI 应用接口：

ini 复制代码

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:8000/v1')
model_name = client.models.list().data[0].id
response = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=[{
        'role':
        'user',
        'content': [{
            'type': 'text',
            'text': 'Describe the image please',
        }, {
            'type': 'image_url',
            'image_url': {
                'url':
                'https://raw.githubusercontent.com/QwenLM/Qwen-VL/master/assets/mm_tutorial/Shanghai_Small.jpeg',
            },
        }],
    }],
    temperature=0.8,
    top_p=0.8)
print(response)

如搭建 gradio 服务，在浏览器中打开 http://0.0.0.0:8000，就可以通过 WebUI 与模型在线交流啦

引擎配置

在用户的既往反馈中，我们经常收到关于如何做多卡并行、为什么内存占用高、如何支持更大序列长度等问题。大家应用 VLM 模型时，可能也遇到类似的问题。我们在这个章节一并说明下。

其实，很简单，设置推理引擎参数即可。

使用 pipeline 接口的时候，传入TurbomindEngineConfig 配置相关的参数。而在启动 api_server 前，通过 lmdeploy serve api_server --help查阅相关的参数说明，按需传入就好。

这里，我们将重点介绍通过 pipeline 设置一些比较重要的参数的方法。完整的参数列表，大家可以参考 github.com/InternLM/lm...

设置显卡内存使用量

LMDeploy 的内存分配策略是，在加载完模型权重后，从空闲内存中，按一定比例为 k/v cache 开辟空间。比例值默认为 0.8。这个比例值适用于 A100-80G 这样的大内存，而对于 24G 内的显卡来说，0.4 更加适合。

具体设置方式如下：

ini 复制代码

from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig

pipe = pipeline('Qwen/Qwen-VL-Chat',
                backend_config=TurbomindEngineConfig(cache_max_entry_count=0.4))

设置张量并行

当单卡无法支持 LLM 或者 VLM 时，多卡推理成为很自然的选择。此时，只要为引擎配置 tp 就好：

ini 复制代码

from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig

pipe = pipeline('Qwen/Qwen-VL-Chat',
                backend_config=TurbomindEngineConfig(tp=2))

设置上下文窗口大小

多图、多轮对话场景，通常需要比较长的推理上下文窗口。这可以通过引擎的 session_len 设置：

ini 复制代码

from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig

pipe = pipeline('Qwen/Qwen-VL-Chat',
                backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=9000))

结束语

LMDeploy VLM 模型推理和服务就简单介绍到这里啦。大家在使用中，遇到任何问题或者需求，都可以来我们的社群或者代码仓库反馈。后续，我们将推出在 LMDeploy 中添加 VLM 模型的方法，诚邀大家参与，贡献自己的力量！

最后的最后，欢迎大家关注我们的项目 github.com/InternLM/lm...