基于XLA_GPU的llama7b推理

环境

• @pytorch-tpu/llama
• pytorch 2.1.2(+cuda117)
• torch-xla 2.1.1

# llama2
git clone --branch llama2-google-next-inference https://github.com/pytorch-tpu/llama.git
# pytorch
git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
git checkout v2.1.2
# 部分仓库可能下载超时（可设置http代理后重试）
git submodule update --init --recursive
# torch-xla 注意，需clone到pytorch根目录
git clone https://github.com/pytorch/xla.git
git checkout v2.1.1

docker和conda两种方式均测试OK。

docker

# Image: pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-devel-lasted
# Python: Python 3.10.13 (main, Sep 11 2023, 13:44:35) [GCC 11.2.0] on linux
# gcc: gcc (Ubuntu 9.4.0-1ubuntu1~20.04.1) 9.4.0
# 编译CUDA版本pytorch
USE_CUDA=1 python setup.py develop

# 编译torch-xla：需要将torch-xla置于pytorch目录下；
# 默认编译时CUDA可能出错，则需要设置CUDA能力（setup.py）
TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES=compute_80 XLA_CUDA=1 python setup.py develop

conda

conda activate pt-tpu-llama python=3.10
conda activate pt-tpu-llama
# 解决两个报错
conda install cmake
conda install pyyaml
# 启用CUDA和gcc9.3
source ~/setup_cuda_paths-11.7.1
source /opt/rh/devtoolset-9/enable
# 设置编译器（可能遇到找不到c++和cc）
# Could not find compiler set in environment variable CC:
# 解决编译kineto（profiling tool，影响cupti使用）报错，不编译之（重新编译需要make clean）
CC=gcc CXX=g++ USE_CUDA=1 USE_KINETO=0 python setup.py develop
# python packages
conda install requests, numpy
# 编译torch-xla
XLA_CUDA=1 python setup.py develop

推理

# 在llama根目录下，编辑requirements.txt，注释掉torch（采用编译安装的方式）
pip install -r requirements.txt # fairscale, fire, sentencepiece
# 根目录下创建params.json(7B)
{
  "dim": 4096,
  "multiple_of": 256,
  "n_heads": 32,
  "n_layers": 32,
  "norm_eps": 1e-05,
  "vocab_size": -1
}
# 8卡A800(80GB)
# docker下，可能找不到某些库：export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/conda/lib
PJRT_DEVICE=GPU GPU_NUM_DEVICES=8 python3 example_text_completion.py 1 --ckpt_dir . \
--tokenizer_path ./t5_tokenizer/spiece.model --max_seq_len 2048 --max_gen_len 1000 \
--max_batch_size 1 --dynamo True --mp True

结果：

参考链接

commands-to-run-llama2-using-xlagpu-eg-l4-or-h100
torch-xla gpu