snake-ai
snake-ai copied to clipboard
linyiLYi
Apple Silicon 部署注意事项
近段时间 Apple silicon 平台的机器学习支持在开源社区的努力下快速发展，而苹果芯片的统一内存架构也让大模型的落地普及有了新的希望，因此本项目也推送了新版代码，增加对 macOS GPU 加速框架 MPS（Metal Performance Shaders）的支持。
不过 Apple silicon 诞生不到三年，其机器学习生态更是刚刚起步，一定存在许多问题。本 issue 用于记录我在本项目以及其它外部项目中遇到的一些问题，也欢迎大家进行补充、友好讨论，分享一些常见问题的解决方案。
- 本项目中用到的 Anaconda、python 等基础工具已具备对 Apple silicon 的原生支持，但实际开发中出现了某些旧版代码库与 Python 安装工具 pip 的兼容性问题。解决办法已在中文版 README 中列出，需要降级 setuptools 与 pip 至 setuptools==65.5.0，pip==21。
- 目前 Stable Diffusion web UI 已经提供了对 Apple silicon 的 GPU 加速支持，但除了其官方文档中列出的问题（例如图生文不支持 GPU）之外，我还遇到了 MPS 相关的 BUG，在生成高分辨率图像时，虽然统一内存仍有充裕空间，但 MPS 会提示数组尺寸超过 2**32，该 BUG 尚未解决，导致苹果芯片的超大统一内存暂时无法得到充分利用。
大家在实际开发过程中如果遇到其他问题，也欢迎罗列在本 issue 下，帮助社区进一步了解在 Apple silicon 这个新平台下进行机器学习开发可能遇到的问题，以及可能的解决方案。希望大家能友好讨论，推动机器学习社区进一步朝前走。
目前看到的视频或是应用，都是基于PyTorch设置device="mps"后实现的，而不是直接基于MPS. 所以我想问的是，比如https://github.com/mumax/3 这个项目是基于Go仅支持CUDA，如果我想让它能支持macOS GPU 应该怎么样下手好呢？
Reddit有个讨论组r/LocalLLaMA，专门讨论在个人本地机器上跑LLM。它上面的信息非常全面且更新很快。昨天，用了一个多小时在自己一个3年前配的PC（5800x + 3080Ti+32GB）上搭建了一个7B的小模型，就是利用Op提到text generation webui。非常好玩，现在想在工作用的M1 Max也搭建一个。
视频评论不少有人因显存和算力吵架的，毕竟咱们训练模型用的机器不是说开就开的。 而且计算卡的GRID驱动也需要企业公章才能申请得到，对于个人来说这个无疑是较好的解决方案了。 上10万的A10，跑Stable Diffusion也仅仅只有2it/s左右，但是这个价格，这个显存和算力。。。NVIDIA什么意思想必各位都懂，都是内行人 :)
从官网“借来”（14天无理由退换）两台机器，通过up主的启发，看看mps下统一内存的决定性配置是在内存还是处理核心： A配置：M1Max 内存64g 2T B配置：M2Max 内存32g 1T 软件版本： Anaconda3-2023.03-1-MacOSX-arm64 python=3.10.9 pytorch=2.1.0.dev20230705 模型是chatglm2-6b默认配置，修改web_demo的后端为mps
目前只是验证推理侧，本地启动chatglm2，目前的验证结果是： A配置启动后，发送消息后无任何回应，内存飙升，一直到占满可用内存也无法返回回到 B配置启动后，正常进行对话，内存占用在28G左右
Reddit有个讨论组r/LocalLLaMA，专门讨论在个人本地机器上跑LLM。它上面的信息非常全面且更新很快。昨天，用了一个多小时在自己一个3年前配的PC（5800x + 3080Ti+32GB）上搭建了一个7B的小模型，就是利用Op提到text generation webui。非常好玩，现在想在工作用的M1 Max也搭建一个。
请问这里有M1 Max 32GB的用户吗？我尝试了几个Model，发现如果使用GPU(n-gpu-layer > 0)，33B机器必然OOM。
首先，启动的时候oobabooga就会报下面这个Warning：
ggml_metal_add_buffer: allocated 'data ' buffer, size = 16384.00 MB, offs = 0
ggml_metal_add_buffer: allocated 'data ' buffer, size = 261.66 MB, offs = 17005117440, (16646.05 / 21845.34)
ggml_metal_add_buffer: allocated 'eval ' buffer, size = 1280.00 MB, (17926.05 / 21845.34)
ggml_metal_add_buffer: allocated 'kv ' buffer, size = 3122.00 MB, (21048.05 / 21845.34)
ggml_metal_add_buffer: allocated 'scr0 ' buffer, size = 512.00 MB, (21560.05 / 21845.34)
ggml_metal_add_buffer: allocated 'scr1 ' buffer, size = 512.00 MB, (22072.05 / 21845.34), warning: current allocated size is greater than the recommended max working set size
然后inference的时候，必然报如下错误(去源代码看了，大概就是OOM了)
ggml_metal_graph_compute: command buffer 0 failed with status 5
GGML_ASSERT: /private/var/folders/b4/948z9qdn03jdb1tp1s8vzgq40000gn/T/pip-install-yk7px_51/llama-cpp-python_5a83e1c027fa461482395e26d3e98529/vendor/llama.cpp/ggml-metal.m:977: false
分析log之后，发现使用内存不能超过21845.34这个数字。这个数字应该来自Apple MacOS的Metal API - device.recommendedMaxWorkingSetSize？我想请问有可能超过这个限制吗？还是说，在这个机器上，我就只能玩内存需求低于这个阙值的模型？
我用了M1 Max 64g 进行chatglm2的inference ，基本不可用，模型吐出来的都是各种的得（程序后端也没报错），内存使用大约54G， 但是放在m2max 32Gb 正常返回我的问题答案（内存稳定在29g左右）——但基本是一本正经的胡说八道，比m1max的效果要好，是不是metal 对m1max的支持不理想，已经把m1max的机器退掉，购入m2max的mac
我试验了几个13B-GGML的模型，还是挺不错的，只要Context不要太长，inference速度都可以保证在8 ～ 10tokens/s。一定要enable MPS，光用CPU太慢，同样的LLM，速度只有1 ～ 2tokens/s。
Reddit有个讨论组r/LocalLLaMA，专门讨论在个人本地机器上跑LLM。它上面的信息非常全面且更新很快。昨天，用了一个多小时在自己一个3年前配的PC（5800x + 3080Ti+32GB）上搭建了一个7B的小模型，就是利用Op提到text generation webui。非常好玩，现在想在工作用的M1 Max也搭建一个。
请问这里有M1 Max 32GB的用户吗？我尝试了几个Model，发现如果使用GPU(n-gpu-layer > 0)，33B机器必然OOM。
首先，启动的时候oobabooga就会报下面这个Warning：
ggml_metal_add_buffer: allocated 'data ' buffer, size = 16384.00 MB, offs = 0 ggml_metal_add_buffer: allocated 'data ' buffer, size = 261.66 MB, offs = 17005117440, (16646.05 / 21845.34) ggml_metal_add_buffer: allocated 'eval ' buffer, size = 1280.00 MB, (17926.05 / 21845.34) ggml_metal_add_buffer: allocated 'kv ' buffer, size = 3122.00 MB, (21048.05 / 21845.34) ggml_metal_add_buffer: allocated 'scr0 ' buffer, size = 512.00 MB, (21560.05 / 21845.34) ggml_metal_add_buffer: allocated 'scr1 ' buffer, size = 512.00 MB, (22072.05 / 21845.34), warning: current allocated size is greater than the recommended max working set size然后inference的时候，必然报如下错误(去源代码看了，大概就是OOM了)
ggml_metal_graph_compute: command buffer 0 failed with status 5 GGML_ASSERT: /private/var/folders/b4/948z9qdn03jdb1tp1s8vzgq40000gn/T/pip-install-yk7px_51/llama-cpp-python_5a83e1c027fa461482395e26d3e98529/vendor/llama.cpp/ggml-metal.m:977: false分析log之后，发现使用内存不能超过
21845.34这个数字。这个数字应该来自Apple MacOS的Metal API - device.recommendedMaxWorkingSetSize？我想请问有可能超过这个限制吗？还是说，在这个机器上，我就只能玩内存需求低于这个阙值的模型？
我的机器是M1 Pro 32G，跑了下llama.cpp，带-ngl 1参数也是这个报错，不带的话能跑，但是非常非常慢
@jdjingdian 你出现这句warning吗？warning: current allocated size is greater than the recommended max working set size。出现了就说明GPU内存不够用了，换个Model试一试。要想快，一定要开--n-gpu-layers.
如果是用llama.cpp运行，加上-ngl会发现cpu完全不运行，全在gpu上。但是用weibu的话，我把n-gpu-layers拉满到128也还是会用到CPU但是没有像你这么满。并且我发现运算时间确实是和gpu-layer的参数大小成反比的。
@Sun13 我设置到128，感觉CPU基本上用不到了，不了解你为何有一小段时间CPU也拉满。 @Jagonbradley 我记得有一种loader能够智能动态分配CPU和GPU的load，不过好像不是给Mac用的。
m2 macbook 测试的时候，设置了torch.mps.set_per_process_memory_fraction(0.)不限制内存非配，可以加大GPU内存非配，在未设置的时候容易报OOM。 还有一个现象是，mps运行时，比如当bath size = 4的时候 3s/batch，当batch size=8时，就变成了300多秒/batch，比cpu（40s/batch）还慢。不清楚为啥
