1. TensorRT-LLM 编译模型
1.1 TensorRT-LLM 简介
使用 TensorRT 时，通常需要将模型转换为 ONNX 格式，再将 ONNX 转换为 TensorRT 格式，然后在 TensorRT、Triton Server 中进行推理。
但这个转换过程并不简单，经常会遇到各种报错，需要对模型结构、平台算子有一定的掌握，具备转换和调试能力。而 TensorRT-LLM 的目标就是降低这一过程的复杂度，让大模型更容易跑在 TensorRT 引擎上。
需要注意的是，TensorRT 针对的是具体硬件，不同的 GPU 型号需要编译不同的 TensorRT 格式模型。这与 ONNX 模型格式的通用性定位显著不同。
同时，TensortRT-LLM 并不支持全部 GPU 型号，仅支持 H100、L40S、A100、A30、V100 等显卡。
1.2 配置编译环境
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| docker run --gpus device=0 -v $PWD:/app/tensorrt_llm/models -it --rm hubimage/nvidia-tensorrt-llm:v0.7.1 bash
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--gpus device=0 表示使用编号为 0 的 GPU 卡，这里的 hubimage/nvidia-tensorrt-llm:v0.7.1 对应的就是 TensorRT-LLM v0.7.1 的 Release 版本。
由于自行打镜像非常麻烦，这里提供几个可选版本的镜像:
- hubimage/nvidia-tensorrt-llm:v0.7.1
- hubimage/nvidia-tensorrt-llm:v0.7.0
- hubimage/nvidia-tensorrt-llm:v0.6.1
1.3 编译生成 TensorRT 格式模型
在上述容器环境下，执行命令:
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| python examples/baichuan/build.py --model_version v2_7b \
--model_dir ./models/Baichuan2-7B-Chat \
--dtype float16 \
--parallel_build \
--use_inflight_batching \
--enable_context_fmha \
--use_gemm_plugin float16 \
--use_gpt_attention_plugin float16 \
--output_dir ./models/Baichuan2-7B-trt-engines
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生成的文件主要有三个:
- baichuan_float16_tp1_rank0.engine，嵌入权重的模型计算图文件
- config.json，模型结构、精度、插件等详细配置信息文件
- model.cache，编译缓存文件，可以加速后续编译速度
1.4 推理测试
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| python examples/run.py --input_text "世界上第二高的山峰是哪座？" \
--max_output_len=200 \
--tokenizer_dir ./models/Baichuan2-7B-Chat \
--engine_dir=./models/Baichuan2-7B-trt-engines
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| [02/03/2024-10:02:58] [TRT-LLM] [W] Found pynvml==11.4.1. Please use pynvml>=11.5.0 to get accurate memory usage
Input [Text 0]: "世界上第二高的山峰是哪座？"
Output [Text 0 Beam 0]: "
珠穆朗玛峰（Mount Everest）是地球上最高的山峰，海拔高度为8,848米（29,029英尺）。第二高的山峰是喀喇昆仑山脉的乔戈里峰（K2），海拔高度为8,611米（28,251英尺）。"
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1.5 验证是否严重退化
模型推理优化，可以替换算子、量化、裁剪反向传播等手段，但有一个基本线一定要达到，那就是模型不能退化很多。
在精度损失可接受的范围内，模型的推理优化才有意义。TensorRT-LLM 项目提供的 summarize.py 可以跑一些测试，给模型打分，rouge1、rouge2 和 rougeLsum 是用于评价文本生成质量的指标，可以用于评估模型推理质量。
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| pip install datasets nltk rouge_score -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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由于目前 optimum 不支持 Baichuan 模型，因此，需要编辑 examples/summarize.py 注释掉 model.to_bettertransformer()，这个问题在最新的 TensorRT-LLM 代码中已经解决，我使用的是当前最新的 Release 版本 （v0.7.1）。
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| python examples/summarize.py --test_hf \
--hf_model_dir ./models/Baichuan2-7B-Chat \
--data_type fp16 \
--engine_dir ./models/Baichuan2-7B-trt-engines
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输出结果:
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| [02/03/2024-10:21:45] [TRT-LLM] [I] Hugging Face (total latency: 31.27020287513733 sec)
[02/03/2024-10:21:45] [TRT-LLM] [I] HF beam 0 result
[02/03/2024-10:21:45] [TRT-LLM] [I] rouge1 : 28.847385241217726
[02/03/2024-10:21:45] [TRT-LLM] [I] rouge2 : 9.519352831698162
[02/03/2024-10:21:45] [TRT-LLM] [I] rougeL : 20.85486489462602
[02/03/2024-10:21:45] [TRT-LLM] [I] rougeLsum : 24.090111126907733
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- 获取 TensorRT 格式模型的 Rouge 指标
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| python examples/summarize.py --test_trt_llm \
--hf_model_dir ./models/Baichuan2-7B-Chat \
--data_type fp16 \
--engine_dir ./models/Baichuan2-7B-trt-engines
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输出结果:
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| [02/03/2024-10:23:16] [TRT-LLM] [I] TensorRT-LLM (total latency: 28.360705375671387 sec)
[02/03/2024-10:23:16] [TRT-LLM] [I] TensorRT-LLM beam 0 result
[02/03/2024-10:23:16] [TRT-LLM] [I] rouge1 : 26.557043897453102
[02/03/2024-10:23:16] [TRT-LLM] [I] rouge2 : 8.28672928021811
[02/03/2024-10:23:16] [TRT-LLM] [I] rougeL : 19.13639628365737
[02/03/2024-10:23:16] [TRT-LLM] [I] rougeLsum : 22.0436013250798
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TensorRT-LLM 编译之后的模型，rougeLsum 从 24 降到了 22，说明能力会有退化，但只要在可接受的范围之内，还是可以使用的，因为推理速度会有较大的提升。
完成这步之后，就可以退出容器了，推理是在另外一个容器中进行。
2. Triton Server 配置说明
2.1 Triton Server 简介
Triton Server 是一个推理框架，提供用户规模化进行推理的能力。具体包括:
- 支持多种后端，
tensorrt、onnxruntime、pytorch、python、vllm、tensorrtllm 等，还可以自定义后端，只需要相应的 shared library 即可。 - 对外提供 HTTP、GRPC 接口
- batch 能力，支持批量进行推理，而开启 Dynamic batching 之后，多个 batch 可以合并之后同时进行推理，实现更高吞吐量
- pipeline 能力，一个 Triton Server 可以同时推理多个模型，并且模型之间可以进行编排，支持 Concurrent Model Execution 流水线并行推理
- 观测能力，提供有 Metrics 可以实时监控推理的各种指标
上面是 Triton Server 的架构图，简单点说 Triton Server 是一个端（模型）到端（应用）的推理框架，提供了围绕推理的生命周期过程管理，配置好模型之后，就能直接对应用层提供服务。
2.2 Triton Server 使用配置
在 Triton 社区的示例中，通常会有这样四个目录:
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| .
├── ensemble
│ ├── 1
│ └── config.pbtxt
├── postprocessing
│ ├── 1
│ │ └── model.py
│ └── config.pbtxt
├── preprocessing
│ ├── 1
│ │ └── model.py
│ └── config.pbtxt
└── tensorrt_llm
├── 1
└── config.pbtxt
9 directories, 6 files
|
对于 Triton Server 来说，上面的目录格式实际上是定义了四个模型，分别是 preprocessing、tensorrt_llm、postprocessing、ensemble，只不过 ensemble 是一个组合模型，定义多个模型来融合。
ensemble 存在的原因在于 tensorrt_llm 的推理并不是 text2text ，借助 Triton Server 的 Pipeline 能力，通过 preprocessing 对输入进行 Tokenizing，postprocessing 对输出进行 Detokenizing，就能够实现端到端的推理能力。否则，在客户端直接使用 TensorRT-LLM 时，还需要自行处理词与索引的双向映射。
这四个模型具体作用如下:
preprocessing, 用于输入文本的预处理，包括分词、词向量化等，实现类似 text2vec 的预处理。
tensorrt_llm, 用于 TensorRT 格式模型的 vec2vec 的推理
postprocessing，用于输出文本的后处理，包括生成文本的后处理，如对齐、截断等，实现类似 vec2text 的后处理。
ensemble，将上面的是三个模型进行融合，提供 text2text 的推理
上面定义的模型都有一个 1 目录表示版本 1 ，在版本目录中放置模型文件，在模型目录下放置 config.pbtxt 描述推理的参数 input、output、version 等。
2.3 模型加载的控制管理
Triton Server 通过参数 --model-control-mode 来控制模型加载的方式，目前有三种加载模式:
none，加载目录下的全部模型explicit，加载目录下的指定模型，通过参数 --load-model 加载指定的模型poll，定时轮询加载目录下的全部模型，通过参数 --repository-poll-secs 配置轮询周期
2.4 模型版本的控制管理
Triton Server 在模型的配置文件 config.pbtxt 中提供有 Version Policy，每个模型可以有多个版本共存。默认使用版本号为 1 的模型，目前有三种版本策略:
version_policy: { all: {}}
version_policy: { latest: { num_versions: 3}}
version_policy: { specific: { versions: [1, 3, 5]}}
3. Triton Server 中使用 TensorRT-LLM
3.1 克隆配置文件
本文示例相关的配置已经整理了一份到 GitHub 上，拷贝模型到指定的目之后，就可以直接进行推理了。
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| git clone https://github.com/shaowenchen/modelops
|
3.2 组织推理目录
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| cp Baichuan2-7B-trt-engines/* modelops/triton-tensorrtllm/Baichuan2-7B-Chat/tensorrt_llm/1/
|
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| cp -r Baichuan2-7B-Chat modelops/triton-tensorrtllm/downloads
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此时文件的目录结构是:
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| tree modelops/triton-tensorrtllm
modelops/triton-tensorrtllm
├── Baichuan2-7B-Chat
│ ├── end_to_end_grpc_client.py
│ ├── ensemble
│ │ ├── 1
│ │ └── config.pbtxt
│ ├── postprocessing
│ │ ├── 1
│ │ │ ├── model.py
│ │ │ └── __pycache__
│ │ │ └── model.cpython-310.pyc
│ │ └── config.pbtxt
│ ├── preprocessing
│ │ ├── 1
│ │ │ ├── model.py
│ │ │ └── __pycache__
│ │ │ └── model.cpython-310.pyc
│ │ └── config.pbtxt
│ └── tensorrt_llm
│ ├── 1
│ │ ├── baichuan_float16_tp1_rank0.engine
│ │ ├── config.json
│ │ └── model.cache
│ └── config.pbtxt
└── downloads
└── Baichuan2-7B-Chat
├── Baichuan2 模型社区许可协议.pdf
├── Community License for Baichuan2 Model.pdf
├── config.json
├── configuration_baichuan.py
├── generation_config.json
├── generation_utils.py
├── modeling_baichuan.py
├── pytorch_model.bin
├── quantizer.py
├── README.md
├── special_tokens_map.json
├── tokenization_baichuan.py
├── tokenizer_config.json
└── tokenizer.model
13 directories, 26 files
|
3.3 启动推理服务
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| docker run --gpus device=0 --rm -p 38000:8000 -p 38001:8001 -p 38002:8002 \
-v $PWD/modelops/triton-tensorrtllm:/models \
hubimage/nvidia-triton-trt-llm:v0.7.1 \
tritonserver --model-repository=/models/Baichuan2-7B-Chat \
--disable-auto-complete-config \
--backend-config=python,shm-region-prefix-name=prefix0_:
|
如果一台机器上运行了多个 triton server，那么需要用 shm-region-prefix-name=prefix0_ 区分一下共享内存的前缀，详情可以参考 https://github.com/triton-inference-server/server/issues/4145 。
启动日志:
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| I0129 10:27:31.658112 1 server.cc:619]
+-------------+-----------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Backend | Path | Config |
+-------------+-----------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| python | /opt/tritonserver/backends/python/libtriton_python.so | {"cmdline":{"auto-complete-config":"false","backend-directory":"/opt/tritonserver/backends","min-compute-capability":"6.000000","shm-region-prefix-name":"prefix0_:","default-max-batch-size":"4"}} |
| tensorrtllm | /opt/tritonserver/backends/tensorrtllm/libtriton_tensorrtllm.so | {"cmdline":{"auto-complete-config":"false","backend-directory":"/opt/tritonserver/backends","min-compute-capability":"6.000000","default-max-batch-size":"4"}} |
+-------------+-----------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
I0129 10:27:31.658192 1 server.cc:662]
+----------------+---------+--------+
| Model | Version | Status |
+----------------+---------+--------+
| ensemble | 1 | READY |
| postprocessing | 1 | READY |
| preprocessing | 1 | READY |
| tensorrt_llm | 1 | READY |
+----------------+---------+--------+
...
I0129 10:27:31.745587 1 grpc_server.cc:2513] Started GRPCInferenceService at 0.0.0.0:8001
I0129 10:27:31.745810 1 http_server.cc:4497] Started HTTPService at 0.0.0.0:8000
I0129 10:27:31.787129 1 http_server.cc:270] Started Metrics Service at 0.0.0.0:8002
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四个模型都处于 READY 状态，就可以正常推理了。
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| curl localhost:38000/v2/models/ensemble/config
{"name":"ensemble","platform":"ensemble","backend":"","version_policy":{"latest":{"num_versions":1}},"max_batch_size":32,"input":[{"name":"text_input","data_type":"TYPE_STRING",...
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可以查看模型的推理参数。如果使用的是 auto-complete-config，那么这个接口可以用于导出 Triton Server 自动生成的模型推理参数，用于修改和调试。
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| curl -v localhost:38000/v2/health/ready
< HTTP/1.1 200 OK
< Content-Length: 0
< Content-Type: text/plain
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3.4 客户端调用
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| pip install tritonclient[grpc] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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Triton GRPC 接口的性能显著高于 HTTP 接口，同时在容器中，我也没有找到 HTTP 接口的示例，这里就直接用 GRPC 了。
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| wget https://raw.githubusercontent.com/shaowenchen/modelops/master/triton-tensorrtllm/Baichuan2-7B-Chat/end_to_end_grpc_client.py
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| python3 ./end_to_end_grpc_client.py -u 127.0.0.1:38001 -p "世界上第三高的山峰是哪座？" -S -o 128
珠穆朗玛峰（Mount Everest）是世界上最高的山峰，海拔高度为8,848米（29,029英尺）。在世界上，珠穆朗玛峰之后，第二高的山峰是喀喇昆仑山脉的乔戈里峰（K2，又称K2峰），海拔高度为8,611米（28,251英尺）。第三高的山峰是喜马拉雅山脉的坎钦隆加峰（Kangchenjunga），海拔高度为8,586米（28,169英尺）。</s>
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3.5 查看指标
Triton Server 已经提供了推理指标，监听在 8002 端口。在本文的示例中，就是 38002 端口。
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| curl -v localhost:38002/metrics
nv_inference_request_success{model="ensemble",version="1"} 1
nv_inference_request_success{model="tensorrt_llm",version="1"} 1
nv_inference_request_success{model="preprocessing",version="1"} 1
nv_inference_request_success{model="postprocessing",version="1"} 128
# HELP nv_inference_request_failure Number of failed inference requests, all batch sizes
# TYPE nv_inference_request_failure counter
nv_inference_request_failure{model="ensemble",version="1"} 0
nv_inference_request_failure{model="tensorrt_llm",version="1"} 0
nv_inference_request_failure{model="preprocessing",version="1"} 0
nv_inference_request_failure{model="postprocessing",version="1"} 0
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在 Grafana 中可以导入面板 https://grafana.com/grafana/dashboards/18737-triton-inference-server/ 查看指标，如下图:
4. 总结
本文主要是在学习使用 TensorRT 和 Triton Server 进行推理过程的记录，主要内容如下:
- TensorRT 是一种针对 Nvidia GPU 硬件更高效的模型推理引擎
- TensorRT-LLM 能让大模型更快使用上 TensorRT 引擎
- Triton Server 是一个端到端的推理框架，支持大部分的模型框架，能帮助用户快速实现规模化的推理服务
- Triton Server 下使用 TensorRT-LLM 进行推理的示例
5. 参考
