#一行代码支持Transformers的推理并行# Parallelformers是一个用于部署的高效模型并行化工具包，能用1行代码支持Huggingface Transformers的70个模型中的68个进行推理并行。Parallelformers-CSDN社区

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2021-07-31 08:56:16

#一行代码支持Transformers的推理并行# Parallelformers是一个用于部署的高效模型并行化工具包，能用1行代码支持Huggingface Transformers的70个模型中的68个进行推理并行。Parallelformers解决了DeepSpeed-Inference 中的许多问题，能轻松地将大型模型部署到Web 服务器，将部署成本降低3-5倍。链接：github.com/tunib-ai/parallelformers

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面对日益增长的大语言模型，单个GPU已经无法满足部署需求？别担心！**ParallelFormers** 正是你需要的解决方案！这是一个基于Megatron LM的高效模型并行化工具包，专门为AI模型部署而生。只需一行代码，就能让庞大的模型在多个GPU上平稳运行，彻底解决显存不足的烦恼。💪 ## 🔥 为什么选择ParallelFormers？ **省钱又高效** - 用多个小容量GPU替代

**Parallelformers** 是一款基于 Megatron LM 的高效模型并行化工具包，专门为大规模 AI 模型的部署而设计。通过仅需一行代码，您就可以在多个 GPU 上并行化各种 HuggingFace Transformers 模型，解决单 GPU 内存不足的难题。目前该工具仅支持推理功能，训练功能暂未包含。 ## 为什么选择Parallelformers？ 🤔 在 AI 模

本文详细介绍了在GitCode昇腾云服务器上部署vLLM推理服务的完整流程。从环境准备开始，包括NPU可用性验证和基础算子测试；到模型转换阶段，将Qwen-1.8B模型从PyTorch转换为ONNX格式，再通过ATC工具编译为昇腾专用的OM格式；最后展示如何使用ACL接口在NPU上执行推理。关键步骤包含：1) 昇腾环境配置与验证；2) 模型格式转换中的问题排查与优化；3) 完整的ACL推理流程实现。测试结果显示，该部署方案在NPU上运行稳定，当批次大小从1增加到8时，吞吐率从12.1提升到87.5 tok

大语言模型（LLMs）已经在广泛的任务中展示出了令人瞩目的表现和巨大的发展潜力。然而，由于这些模型的参数量异常庞大，使得它们的部署变得相当具有挑战性，这不仅需要有足够大的内存空间，还需要有高速的内存传输带宽。在这篇文章中，我们提出了一种高效的方法，可以使得大语言模型的部署变得更为高效。我们支持自动化的仅限权重的 INT4 量化流程，并为此设计了一个特殊的、经过高度优化的大语言模型运行时环境，从而加速了在 CPU 上进行大语言模型推理的过程。

在之前的几篇文章里，我们逐步攻克了Qwen2.5-Omni大模型部署过程中的多个关键环节，从环境搭建、模型下载，到运用transformers库进行推理，再到启动本地Web UI演示，每一步都为我们深入探索和使用该模型奠定了坚实基础。而今天，我们将踏上新的征程，深入研究如何借助vLLM（一个高性能的LLM推理和部署引擎）来部署Qwen2.5-Omni模型，从而实现高效的离线推理。这不仅能够让我们摆脱对网络的依赖，在本地环境中灵活运用模型，还能大幅提升推理效率，为后续的实际应用场景提供有力支持。

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