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Inferência do JetStream MaxText na VM do Cloud TPU v5e

O JetStream é um mecanismo com otimização de capacidade e memória para inferência de modelos de linguagem grandes (LLM) em dispositivos XLA (TPUs).

Antes de começar

Siga as etapas em Gerenciar recursos de TPU para criar uma VM de TPU definindo --accelerator-type como v5litepod-8 e se conectar à VM de TPU.

Configurar o JetStream e o MaxText

Fazer o download do JetStream e do repositório MaxText no GitHub

   git clone -b jetstream-v0.2.1 https://github.com/google/maxtext.git
   git clone -b v0.2.1 https://github.com/google/JetStream.git

Configurar MaxText

   # Create a python virtual environment
   sudo apt install python3.10-venv
   python -m venv .env
   source .env/bin/activate

   # Set up MaxText
   cd maxtext/
   bash setup.sh

Converter checkpoints do modelo

É possível executar o JetStream MaxText Server com os modelos Gemma ou Llama2. Esta seção descreve como executar o servidor JetStream MaxText com vários tamanhos desses modelos.

Usar um checkpoint do modelo Gemma

Faça o download de um checkpoint Gemma do Kaggle.

Copie o checkpoint para o bucket do Cloud Storage

    # Set YOUR_CKPT_PATH to the path to the checkpoints
    # Set CHKPT_BUCKET to the Cloud Storage bucket where you copied the checkpoints
    gsutil -m cp -r ${YOUR_CKPT_PATH} ${CHKPT_BUCKET}

Para ver um exemplo que inclui valores para ${YOUR_CKPT_PATH} e ${CHKPT_BUCKET}, consulte o script de conversão.

Converter o checkpoint Gemma em um checkpoint não verificado compatível com MaxText.
```
   # For gemma-7b
   bash ../JetStream/jetstream/tools/maxtext/model_ckpt_conversion.sh gemma 7b ${CHKPT_BUCKET}
```
Observação :para mais informações sobre o modelo Gemma e os pontos de verificação, consulte Sobre o Gemma.

Usar um checkpoint do modelo Llama2

Faça o download de um checkpoint Llama2 na comunidade de código aberto (link em inglês) ou use um que você tenha gerado.
Copie os checkpoints para o bucket do Cloud Storage.
```
   gsutil -m cp -r ${YOUR_CKPT_PATH} ${CHKPT_BUCKET}
```
Para ver um exemplo que inclui valores para ${YOUR_CKPT_PATH} e ${CHKPT_BUCKET}, consulte o script de conversão.

Converta o checkpoint do Llama2 em um checkpoint não verificado compatível com MaxText.

   # For llama2-7b
   bash ../JetStream/jetstream/tools/maxtext/model_ckpt_conversion.sh llama2 7b ${CHKPT_BUCKET}

   # For llama2-13b
  bash ../JetStream/jetstream/tools/maxtext/model_ckpt_conversion.sh llama2 13b ${CHKPT_BUCKET}

Executar o servidor JetStream MaxText

Esta seção descreve como executar o servidor MaxText usando um checkpoint compatível com a classe.

Configurar variáveis de ambiente para o servidor MaxText

Exporte as variáveis de ambiente a seguir com base no modelo que você estiver usando. Use o valor de UNSCANNED_CKPT_PATH da saída model_ckpt_conversion.sh.

Criar variáveis de ambiente Gemma-7b para sinalizações do servidor

Configure as sinalizações do servidor JetStream MaxText.

export TOKENIZER_PATH=assets/tokenizer.gemma
export LOAD_PARAMETERS_PATH=${UNSCANNED_CKPT_PATH}
export MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH=1024
export MAX_TARGET_LENGTH=2048
export MODEL_NAME=gemma-7b
export ICI_FSDP_PARALLELISM=1
export ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM=-1
export ICI_TENSOR_PARALLELISM=1
export SCAN_LAYERS=false
export WEIGHT_DTYPE=bfloat16
export PER_DEVICE_BATCH_SIZE=11

Criar variáveis de ambiente Llama2-7b para flags do servidor

Configure as sinalizações do servidor JetStream MaxText.

export TOKENIZER_PATH=assets/tokenizer.llama2
export LOAD_PARAMETERS_PATH=${UNSCANNED_CKPT_PATH}
export MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH=1024
export MAX_TARGET_LENGTH=2048
export MODEL_NAME=llama2-7b
export ICI_FSDP_PARALLELISM=1
export ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM=-1
export ICI_TENSOR_PARALLELISM=1
export SCAN_LAYERS=false
export WEIGHT_DTYPE=bfloat16
export PER_DEVICE_BATCH_SIZE=11

Criar variáveis de ambiente Llama2-13b para flags do servidor

Configure as sinalizações do servidor JetStream MaxText.

export TOKENIZER_PATH=assets/tokenizer.llama2
export LOAD_PARAMETERS_PATH=${UNSCANNED_CKPT_PATH}
export MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH=1024
export MAX_TARGET_LENGTH=2048
export MODEL_NAME=llama2-13b
export ICI_FSDP_PARALLELISM=1
export ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM=-1
export ICI_TENSOR_PARALLELISM=1
export SCAN_LAYERS=false
export WEIGHT_DTYPE=bfloat16
export PER_DEVICE_BATCH_SIZE=4

Iniciar o servidor do JetStream MaxText

cd ~/maxtext
python MaxText/maxengine_server.py \
  MaxText/configs/base.yml \
  tokenizer_path=${TOKENIZER_PATH} \
  load_parameters_path=${LOAD_PARAMETERS_PATH} \
  max_prefill_predict_length=${MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH} \
  max_target_length=${MAX_TARGET_LENGTH} \
  model_name=${MODEL_NAME} \
  ici_fsdp_parallelism=${ICI_FSDP_PARALLELISM} \
  ici_autoregressive_parallelism=${ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM} \
  ici_tensor_parallelism=${ICI_TENSOR_PARALLELISM} \
  scan_layers=${SCAN_LAYERS} \
  weight_dtype=${WEIGHT_DTYPE} \
  per_device_batch_size=${PER_DEVICE_BATCH_SIZE}

Descrições de sinalizações do servidor JetStream MaxText

tokenizer_path: O caminho para um tokenizador (deve corresponder ao seu modelo).
load_parameters_path: Carrega os parâmetros (sem estados do otimizador) de um diretório específico
per_device_batch_size: Tamanho do lote de decodificação por dispositivo (1 chip de TPU = 1 dispositivo)
max_prefill_predict_length: Tamanho máximo do preenchimento automático ao fazer regressão automática
max_target_length: Tamanho máximo da sequência
model_name: Nome do modelo
ici_fsdp_parallelism: O número de fragmentos para paralelismo do FSDP
ici_autoregressive_parallelism: O número de fragmentos para paralelismo autoregressivo
ici_tensor_parallelism: O número de fragmentos para paralelismo de tensor
weight_dtype: Tipo de dados de peso (por exemplo, bfloat16)
scan_layers: Flag booleana de verificação de camadas (definida como "falso" para inferência)

Enviar uma solicitação de teste ao servidor do JetStream MaxText

cd ~
# For Gemma model
python JetStream/jetstream/tools/requester.py --tokenizer maxtext/assets/tokenizer.gemma
# For Llama2 model
python JetStream/jetstream/tools/requester.py --tokenizer maxtext/assets/tokenizer.llama2

A saída será semelhante a esta:

Sending request to: 0.0.0.0:9000
Prompt: Today is a good day
Response:  to be a fan

Executar comparações com o servidor JetStream MaxText

Para ter os melhores resultados de comparativo de mercado, ative a quantização (use checkpoints treinados ou ajustados AQT para garantir a acurácia) para pesos e cache de KV. Para ativar a quantização, defina as sinalizações de quantização:

# Enable int8 quantization for both weights and KV cache
export QUANTIZATION=int8
export QUANTIZE_KVCACHE=true

# For Gemma 7b model, change per_device_batch_size to 12 to optimize performance. 
export PER_DEVICE_BATCH_SIZE=12

cd ~/maxtext
python MaxText/maxengine_server.py \
  MaxText/configs/base.yml \
  tokenizer_path=${TOKENIZER_PATH} \
  load_parameters_path=${LOAD_PARAMETERS_PATH} \
  max_prefill_predict_length=${MAX_PREFILL_PREDICT_LENGTH} \
  max_target_length=${MAX_TARGET_LENGTH} \
  model_name=${MODEL_NAME} \
  ici_fsdp_parallelism=${ICI_FSDP_PARALLELISM} \
  ici_autoregressive_parallelism=${ICI_AUTOREGRESSIVE_PARALLELISM} \
  ici_tensor_parallelism=${ICI_TENSOR_PARALLELISM} \
  scan_layers=${SCAN_LAYERS} \
  weight_dtype=${WEIGHT_DTYPE} \
  per_device_batch_size=${PER_DEVICE_BATCH_SIZE} \
  quantization=${QUANTIZATION} \
  quantize_kvcache=${QUANTIZE_KVCACHE}

Comparativo de mercado do Gemma-7b

Para comparar o Gemma-7b, faça o seguinte:

Faça o download do conjunto de dados do ShareGPT.
Use o tokenizador Gemma (tokenizer.gemma) ao executar o Gemma 7b.
Adicione a flag --warmup-first na primeira execução para aquecer o servidor.

# Activate the env python virtual environment
cd ~
source .env/bin/activate

# Download the dataset
wget https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json

# Run the benchmark with the downloaded dataset and the tokenizer in MaxText
# You can control the qps by setting `--request-rate`, the default value is inf.

python JetStream/benchmarks/benchmark_serving.py \
--tokenizer maxtext/assets/tokenizer.gemma \
--num-prompts 1000 \
--dataset sharegpt \
--dataset-path ~/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json \
--max-output-length 1024 \
--request-rate 5 \
--warmup-first true

Comparativo de mercado de Llama2 maior

# Run the benchmark with the downloaded dataset and the tokenizer in MaxText
# You can control the qps by setting `--request-rate`, the default value is inf.

python JetStream/benchmarks/benchmark_serving.py \
--tokenizer maxtext/assets/tokenizer.llama2 \
--num-prompts 1000  \
--dataset sharegpt \
--dataset-path ~/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json \
--max-output-length 1024 \
--request-rate 5 \
--warmup-first true

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

# Delete the Cloud Storage buckets
gcloud storage buckets delete ${MODEL_BUCKET}
gcloud storage buckets delete ${BASE_OUTPUT_DIRECTORY}
gcloud storage buckets delete ${DATASET_PATH}

# Clean up the MaxText and JetStream repositories.
rm -rf maxtext
rm -rf JetStream

# Clean up the python virtual environment
rm -rf .env