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Windows+LAPTOP 本地搭建 InternLM2-Chat-7B(4bit量化)

InternLM's GitHub：https://github.com/InternLM

InternLM2 项目地址：https://github.com/InternLM/InternLM

InternLM's HuggingFace：https://huggingface.co/internlm

InternLM 多项指标表现优秀，觉得不错欢迎Star~

环境介绍

GPU：LAPTOP RTX 3060 (6GB GDDR6 + 7.9GB 共享GPU)

System：Windows 11

CUDA：11.7.64

显卡驱动：551.23 (后面使用共享GPU时会用到)

Python：3.10.13

  • pytorch： 2.0.1

  • transformers：4.37.2

  • streamlit：1.30.0

  • bitsandbytes： 0.41.1

  • triton： 2.0.0

这里需要注意InternLM官方给出的要求：

Python >= 3.8

  • PyTorch >= 1.12.0 (推荐 2.0.0 和更高版本)
  • Transformers >= 4.34

前言

InternLM 功能强大、搭建简单、生态丰富，类似搭建教程已有许多，部分列举如下：

[CSDN-InternLM-7B模型的简介、安装、使用方法](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/131692975#1、通过以下的代码加载 InternLM 7B Chat 模型)

官方教程-GitHub-InternLM/README_zh-CN.md

本文主要介绍：

  • 如何在LAPTOP3060等小显存机上量化运行7B-LLM
  • 如何跳过量化所需库bitsandbytes与triton只能在Liunx上运行的限制

本人小白，教程可能难免太注重不重要的细节或者存在结构混乱，望各位海涵🙈

搭建流程

下载InternLM

  1. 创建项目目录如下(命名仅供参考)
    InternLM_Try
    ├── InternLM_GitHub
    │   └── ...
    └── InternLM2-Chat-7B
    │   └── ...
  2. 访问 InternLM2 HuggingFace 项目地址

    下载项目文件至目录 InternLM_Try/InternLM2-Chat-7B

  3. 创建环境，执行命令安装如下依赖库

    这里假设虚拟环境名为 InternLM-env

    pip install modelscope
pip install transformers
pip install streamlit
pip install sentencepiece
pip install accelerate
  4. 访问InternLM2 GitHub 项目地址

    下载项目文件至目录 InternLM_Try/InternLM_GitHub

此时，通过修改InternLM_Try/InternLM_GitHub/chat内 web_demo.py内模型的存放地址

@st.cache_resource
def load_model():
    model = (AutoModelForCausalLM.from_pretrained('internlm/internlm2-chat-7b',
                                                  trust_remote_code=True).to(
                                                      torch.bfloat16).cuda())
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('internlm/internlm2-chat-7b',
                                              trust_remote_code=True)
    return model, tokenizer

调用命令：

cd `InternLM_Try/InternLM_GitHub/chat`
activate InternLM-env
streamlit run web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

打开 https://127.0.0.1:6006 就可以进行本地网页端对话啦

欸？报错了？看来是显存不够了，让我们来进行4-bit量化吧！

4-bit量化

首先，以下为官方GitHub指导：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm2-chat-7b", trust_remote_code=True)
# 设置`torch_dtype=torch.float16`来将模型精度指定为torch.float16，否则可能会因为您的硬件原因造成显存不足的问题。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm2-chat-7b", device_map="auto",trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
# (可选) 如果在低资源设备上，可以通过bitsandbytes加载4-bit或8-bit量化的模型，进一步节省GPU显存.
  # 4-bit 量化的 InternLM 7B 大约会消耗 8GB 显存.
  # pip install -U bitsandbytes
  # 8-bit: model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True, load_in_8bit=True)
  # 4-bit: model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True, load_in_4bit=True)

不难看出我们需要重点执行pip install -U bitsandbytes，并在函数加载时指定load_in_4bit=True

如果你是Linux系统，直接运行就成功啦

但......如果你是Windows系统，并且完全没有Liunx虚拟机，也不想使用任何云算力平台呢

Windows 系统下量化大模型

你可能会想：Windows系统怎么使用Linux的Python库呢

但翻阅无数个网页后，我可以 很 负责任地说，还是有办法滴

⭐注：

  • 这段内容可能会出现一些不在主要脉络里但我放上来的链接，这是因为我在一步步做的过程中也比较乱，在很多教程的帮助下尝试了很多种办法，此文也是经过了半个月才写，所以有一些链接我不太确定有什么用，但既然不是完全没用，我就还是把它放进来了

  • 必须确保Python版本为3.10.x，后面下载会用到

  • 必须确保pytorch支持CUDA (安装新torch的时候经常忘记用<版本号>+cu117等GPU版本)

    and如何安装适配自己机型的CUDA

    这个如果是小白还是得看几个教程的，具体可以自己百度，很多

  • 期间一些依赖库的下载就省略了，可以自己pip (我淡忘了)

下载bitsandbytes windows 预编译包

⭐根据使用 12GB 显存体验百川 13B 大型语言模型 - 知乎 (zhihu.com)

跳转到里面提及的windows预编译包Release Wheels · jllllll/bitsandbytes-windows-webui (github.com)

在列表中选择0.41.1，跳转进入jllllll/bitsandbytes at cmake_windows_0.41.1 (github.com)

根据要求下载，最终在你环境的site-packages里即可

确保 bitsandbytes 不报错

⭐首先，官方issues，里面很多有用的建议，但都是英文，地址如下：

Issues · TimDettmers/bitsandbytes (github.com)

⭐我认为比较有用的几个issue 和 comment：

Issue-CUDA Setup failed despite GPU being available. Inspect the CUDA SETUP outputs above to fix your environment! · Issue #175 · TimDettmers/bitsandbytes (github.com)

https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/issues/175#issuecomment-1701085721

oobabooga/text-generation-webui#147 (comment)

TimDettmers/bitsandbytes#942 (comment)

⭐根据win11下bitsandbytes的用法 – yinfupai

修改site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py中如下函数返回值为.dll，修改后如下

def evaluate_cuda_setup():
    cuda_setup = CUDASetup.get_instance()
    if 'BITSANDBYTES_NOWELCOME' not in os.environ or str(os.environ['BITSANDBYTES_NOWELCOME']) == '0':
        cuda_setup.add_log_entry('')
        cuda_setup.add_log_entry('='*35 + 'BUG REPORT' + '='*35)
        cuda_setup.add_log_entry(('Welcome to bitsandbytes. For bug reports, please run\n\npython -m bitsandbytes\n\n'),
              ('and submit this information together with your error trace to: https://github.com/jllllll/bitsandbytes/issues'))
        cuda_setup.add_log_entry('='*80)
    if not torch.cuda.is_available(): return 'libbitsandbytes_cpu.dll', None, None, None

⭐根据成功解决UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode - 知乎 (zhihu.com)

报错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd3 in position 238: invalid continuation b可以通过直接修改文档内的utf-8为`ISO-8859-1

⭐需要为 bitsandbytes 下载 libbitsandbytes_cuda117.dll，可以参考以下链接：

bitsandbytes-cuda117 · PyPI

TimDettmers/bitsandbytes: Accessible large language models via k-bit quantization for PyTorch. (github.com)

注：此文件需要被放到site-packages\bitsandbytes内

⭐根据CSDN-大模型GPU安装bitsandbytes报错解决 与 CSDN-大模型训练时，使用bitsandbytes报错的解决方法

需要在下载bitsandbytes前手动在环境变量LD_LIBRARY_PATH中添加CUDA的lib路径

注：可能还需要添加其他环境变量，但理论上这一个就够了，具体可以自己看源文件site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py

在可视化界面设置有时会出错，一个不小心还容易误删系统Path变量(别问我怎么知道的)

WARNING：千万别不小心把系统环境变量删了，如果删了的话千万别关机，关机之后就只能还原了，真的遇到的话可以问我，我被迫还原了一次...

⭐所以根据CSDN-使用set命令设置环境变量 CSDN-windows环境变量 set使用 与 如何使用 Windows CMD 环境变量 - 知乎

可以使用 set 在 cmd 内临时设置环境变量

⭐我依稀记得自己改完环境变量还报错，然后好像把如下部分（不确定，可能是其他部分）的报错删了，只要不exit就好代码哈哈哈哈

可以借鉴一下，环境变量设置好之后如果还报错的话不让他退出，不报错是可以跑的

    remaining_candidate_env_vars = {
        env_var: value for env_var, value in candidate_env_vars.items()
        if env_var not in {"CONDA_PREFIX", "CUDA_HOME", "CUDA_PATH", "LD_LIBRARY_PATH", "PATH"}
    }

⭐根据Llama2-Chinese项目：1-项目介绍和模型推理 - 知乎 (zhihu.com)

拷贝 CUDA 的 bin 内的文件至site-packages\bitsandbytes (这也太暴力了)

⭐根据ModuleNotFoundError: No module named 'charset_normalizer' - CSDN文库

无论报任何 no module 直接 pip 就行，除非linux专属(

⭐还有一些报错比如找不到“transformers” 我通过重启VSC即可解决

遇到无法解决的问题欢迎评论或者私信我

我在官方项目下的issue：[QA] Windows11使用bitsandbytes运行InternLM2-chat-7B-4bits量化，大模型精神错乱 · Issue #680 · InternLM/InternLM (github.com)

下载triton

如果报错No Module 'triton'，证明你离胜利不远了

triton是bitsandbytes运行中不可或缺的一个库，但此库也是仅Linux

⭐根据CSDN-分析解决【No module named ‘triton‘】的问题_error caught was: no module named 'triton 与CSDN-Windows上安装Triton_triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

我们可以下载triton的.whl文件triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl · r4ziel/xformers_prebuilt at main

也正因为只有cp310的版本，所以我们需要确保python环境为3.10.x

使用共享GPU

好的，到这里我们已经完成了量化与搭建的所有操作(撒花.gif)

但 LAPTOP3060 只有 6GB 显存，4-bit 量化的 7B LLM 需要至少 8GB 显存

打开资源管理器，我发现有 7.9G 的共享GPU不能进入使用状态

那为什么不将它利用起来呢

于是，根据(主要是后一个)深度学习GPU专用内存跑满，是否能利用共享GPU加快速度？ - 知乎 (zhihu.com) 与

PyTorch现在能不能使用共享GPU内存？ - 知乎 (zhihu.com)

我们可以通过更新Nvidia 显卡驱动至536.40+并创建张量的方式使用这一块内存

更新显卡驱动只需要打开 GeForce Experience 这个软件直接下载就行

创建张量：

activate InternLM-env
python
import torch
a = torch.zeros((1000, 1000, 1000, 2), dtype = torch.int32, device = "cuda")

之后就可以发现共享GPU进入可用状态了

注：

  • 共享GPU属于CPU加速GPU，会占用CPU，且速度相当于不用CUDA，但因为大部分还是GPU，还是很快的

  • 更新显卡驱动会导致电脑配置变怪 打游戏不习惯等问题，请谨慎处理 (我用了几天就习惯了)

  • 张量创建后项目能够运行便可，只需要创建一次，再打开项目就不用创建了

  • 在你第一次创建并退出项目后，记得使用 del a 释放张量，使用 torch.cuda.empty_cache() 清理GPU缓存，使用 import gc 和gc.collect()用垃圾回收机制清除占用 (我不确定用几个，就多用了几个)

⭐其他可以参考的链接：

Windows 下 bitsandbytes load_in_8bit报错 - 知乎 (zhihu.com)

jupyter 下 bitandbytes报错记录 - glowwormss - 博客园 (cnblogs.com)

【半精度】Pytorch模型加速和减少显存_model.half()-CSDN博客

GitHub - DeXtmL/bitsandbytes-win-prebuilt

⭐一个名为bitsandbytes-windows的库，我记得好像用过，但没成功，不推荐使用：

Keith-Hon/bitsandbytes-windows: 8-bit CUDA functions for PyTorch in Windows 10 (github.com)

感想

首先承认我的行为属于多此一举

正确做法是使用虚拟机创建 Linux 环境或者直接使用云算力平台 (InternLM有自己的云算力平台，大大很好说话)

但为了在本机搭建，我一股犟劲完成了如上操作

中途在添加环境变量时不小心误删了 PATH 并且因为怀疑需要重启生效所以关机了

导致不得不将电脑还原为2天前 (只能还原到安装软件的时间节点) (还好2天前因为其他项目安装了MySQL 8.x版本)

心灰意冷下进入梦乡，却在第二天上午奇迹般成功

感谢互联网时代如此多的信息与教程对我的帮助

也感谢 InternLM 社区大佬与各位同学们对我一直以来的帮助

希望 InternLM 越做越好！希望此博客对你有帮助！

想到当晚翻阅 GitHub Issues 时看到的一个评论thanks man, you saved my day!，感触很深

They had saved my day!

I wish that one day i can save your day!☺️

预告

本人本地搭建 InternLM 初衷是实现一个全栈项目

先放一个占坑地址，此文即为README.md Scoodtone/screening_helper (github.com)

主要由 Node.js后端 React.js前端 与 Python-Flask 构成

前端接受输入后传入后端，后端通过POST传入Flask，大模型回复后原路返回显示在前端网站上

该开源项目的文件将在之后与大家见面，有需要的佬可以浅浅期待一下

(基本没写什么根本不会被需要哈哈哈)

附录

可能用到的命令

pip list 列出该环境的依赖库与版本

nvcc --version 看CUDA的版本

About

一个Node.js后端，React.js前端，Python-Flask调用InternLM2-Chat-7B的项目，内容待上传

Topics

nodejs flask reactjs internlm internlm-chat-7b

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