6.6. internvl

internvl-chat-v1-5

模型下载

  • url: internvl-chat-v1-5

  • branch: main

  • commit id: c443cca6c074f663043b70dbc0e807ddde042124

  • 将上述url设定的路径下的内容全部下载到internvl-chat-v1-5文件夹中。

批量离线推理

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --demo \
 --model=[path of internvl-chat-v1-5] \
 --input-vision-file image1.jpg \
 --tensor-parallel-size 2 \
 --max-model-len=32768 \
 --max-output-len=128 \
 --device gcu \
 --batch-size=1 \
 --block-size=64 \
 --trust-remote-code \
 --max-num-seqs 1 \
 --prompt "请详细描述图片"

注：

  • 默认为graph mode推理，若想使用eager mode，请添加--enforce-eager；

  • 示例图片下载地址为image1.jpg;

性能测试

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --perf \
 --model=[path of internvl-chat-v1-5] \
 --tensor-parallel-size=2 \
 --input-vision-shape 448,448 \
 --max-model-len=32768 \
 --input-len=4096 \
 --max-output-len=12288 \
 --device gcu \
 --batch-size=1 \
 --block-size=64 \
 --max-num-seqs 1 \
 --trust-remote-code

注：

  • 默认为graph mode推理，若想使用eager mode，请添加--enforce-eager；

  • 本模型支持的max-model-len为32768；

InternVL2-8B

模型下载

  • url: InternVL2-8B

  • branch: main

  • commit id: 6f6d72be3c7a8541d2942691c46fbd075c147352

  • 将上述url设定的路径下的内容全部下载到InternVL2-8B文件夹中。

注：需要安装以下依赖：

python3 -m pip install decord

批量离线推理

图像推理

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --demo \
 --model [path of InternVL2-8B] \
 --prompt [your prompt] \
 --input-vision-file [path of your test image] \
 --max-output-len 128 \
 --device gcu \
 --trust-remote-code \
 --max-model-len 32768

视频推理

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --demo \
 --model-arch-suffix Video \
 --model [path of InternVL2-8B] \
 --prompt [your prompt] \
 --input-vision-file [path of your test video] \
 --num-frames 8 \
 --mm-per-prompt 8 \
 --max-output-len 512 \
 --device gcu \
 --trust-remote-code \
 --max-model-len 32768

注：

  • 默认为graph mode推理，若想使用eager mode，请添加--enforce-eager；

  • 示例图片下载地址为image1.jpg;

性能测试

单图性能测试

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --perf \
 --model=[path of InternVL2-8B] \
 --batch-size=1 \
 --input-len=1024 \
 --input-vision-shape="448,448" \
 --mm-per-prompt=1 \
 --max-output-len=512 \
 --trust-remote-code \
 --block-size 64 \
 --tensor-parallel-size 1 \
 --max-model-len 32768  \
 --gpu-memory-utilization 0.945 \
 --device gcu

多图性能测试

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --perf \
 --model=[path of InternVL2-8B] \
 --batch-size=1 \
 --input-len=1024 \
 --input-vision-shape="448,448;448,448" \
 --mm-per-prompt=2 \
 --max-output-len=512 \
 --trust-remote-code \
 --block-size 64 \
 --tensor-parallel-size 1 \
 --max-model-len 32768 \
 --gpu-memory-utilization 0.945 \
 --device gcu

注：

  • 默认为graph mode推理，若想使用eager mode，请添加--enforce-eager；

  • 本模型支持的max-model-len为32768；

InternVL2_5-2B

模型下载

  • 将上述url设定的路径下的内容全部下载到InternVL2_5-2B文件夹中。

注：需要安装以下依赖：

python3 -m pip install decord

批量离线推理

图像推理

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --demo \
 --model [path of InternVL2_5-2B] \
 --prompt [your prompt] \
 --input-vision-file [path of your test image] \
 --max-output-len 128 \
 --device gcu \
 --trust-remote-code \
 --max-model-len 32768

视频推理

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --demo \
 --model-arch-suffix Video \
 --model [path of InternVL2_5-2B] \
 --prompt [your prompt] \
 --input-vision-file [path of your test video] \
 --num-frames 8 \
 --mm-per-prompt 8 \
 --max-output-len 128 \
 --device gcu \
 --trust-remote-code \
 --max-model-len 32768

注：

  • 默认为graph mode推理，若想使用eager mode，请添加--enforce-eager；

  • 示例图片下载地址为image1.jpg;

性能测试

单图性能测试

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --perf \
 --model=[path of InternVL2_5-2B] \
 --batch-size=1 \
 --input-len=1024 \
 --input-vision-shape="448,448" \
 --mm-per-prompt=1 \
 --max-output-len=512 \
 --trust-remote-code \
 --device=gcu \
 --block-size 64 \
 --tensor-parallel-size 1 \
 --max-model-len 32768 \
 --gpu-memory-utilization 0.945

多图性能测试

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --perf \
 --model=[path of InternVL2_5-2B] \
 --batch-size=1 \
 --input-len=1024 \
 --input-vision-shape="448,448;448,448" \
 --mm-per-prompt=2 \
 --max-output-len=512 \
 --trust-remote-code \
 --device=gcu \
 --block-size 64  \
 --tensor-parallel-size 1 \
 --max-model-len 32768  \
 --gpu-memory-utilization 0.945

注：

  • 默认为graph mode推理，若想使用eager mode，请添加--enforce-eager；

  • 本模型支持的max-model-len为32768；

InternVL2_5-78B

模型下载

  • 将上述url设定的路径下的内容全部下载到InternVL2_5-78B文件夹中。

注：需要安装以下依赖：

python3 -m pip install decord

批量离线推理

图像推理

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --demo \
 --model [path of InternVL2_5-78B] \
 --prompt [your prompt] \
 --input-vision-file [path of your test image] \
 --max-output-len 128 \
 --device gcu \
 --trust-remote-code \
 --max-model-len 32768 \
 --tensor-parallel-size 8

视频推理

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --demo \
 --model-arch-suffix Video \
 --model [path of InternVL2_5-78B] \
 --prompt [your prompt] \
 --input-vision-file [path of your test video] \
 --num-frames 8 \
 --mm-per-prompt 8 \
 --max-output-len 512 \
 --device gcu \
 --trust-remote-code \
 --max-model-len 32768 \
 --tensor-parallel-size 8

注：

  • 默认为graph mode推理，若想使用eager mode，请添加--enforce-eager；

  • 示例图片下载地址为image1.jpg;

性能测试

单图性能测试

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --perf \
 --model=[path of InternVL2_5-78B] \
 --batch-size=8 \
 --input-len=1024 \
 --input-vision-shape="448,448" \
 --mm-per-prompt=1 \
 --max-output-len=512 \
 --trust-remote-code \
 --device=gcu \
 --block-size 64 \
 --tensor-parallel-size 8 \
 --max-model-len 32768 \
 --gpu-memory-utilization 0.945

多图性能测试

python3 -m vllm_utils.benchmark_vision_language \
 --perf \
 --model=[path of InternVL2_5-78B] \
 --batch-size=8 \
 --input-len=1024 \
 --input-vision-shape="448,448;448,448" \
 --mm-per-prompt=2 \
 --max-output-len=512 \
 --trust-remote-code \
 --device=gcu \
 --block-size 64 \
 --tensor-parallel-size 8 \
 --max-model-len 32768 \
 --gpu-memory-utilization 0.945

注：

  • 默认为graph mode推理，若想使用eager mode，请添加--enforce-eager；

  • 本模型支持的max-model-len为32768；