ChatGLM3在Docker环境部署_如何docker容器化部署chatglm3

ChatGLM3 docker部署

1. 下载项目到本地

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3
1
2

这目录ChatGLM3下应该还需要包含chatglm3-6b-32k HuggingFace 或者 ModelScope ,需要手动下载。

2.制作Docker镜像

1）配置基础的Dockerfile：

#基于的基础镜像
FROM python:3.11.6
# 设置工作目录
WORKDIR /LLM
# 拷贝应用程序文件到容器中
COPY ./chatglm3-6b-32k/ /models/
COPY ./ChatGLM3/ /LLM/
# 安装支持
RUN pip install  -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
RUN pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

2）打包生成镜像

docker build -t dmx:easy .
1

3.启动容器

 docker run --restart=always -itd --name dmxApp3 -p 8000:8000 -w /LLM --gpus device=2 dmx:easy python LLM_Server.py
1

4.查看运行日志

docker logs -t dmxApp3
1

5. LLM_Server.py

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from utils import load_model_on_gpus
import uvicorn, json, datetime
import os

import torch


DEVICE = "cuda"
DEVICE_ID = "0"
CUDA_DEVICE = f"{DEVICE}:{DEVICE_ID}" if DEVICE_ID else DEVICE


def torch_gc():
    if torch.cuda.is_available():
        with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE):
            torch.cuda.empty_cache()
            torch.cuda.ipc_collect()


app = FastAPI()  # 创建API实例
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    # 允许跨域的源列表，例如 ["http://www.example.org"] 等等，["*"] 表示允许任何源
    allow_origins=["*"],
    # 跨域请求是否支持 cookie，默认是 False，如果为 True，allow_origins 必须为具体的源，不可以是 ["*"]
    allow_credentials=False,
    # 允许跨域请求的 HTTP 方法列表，默认是 ["GET"]
    allow_methods=["*"],
    # 允许跨域请求的 HTTP 请求头列表，默认是 []，可以使用 ["*"] 表示允许所有的请求头
    # 当然 Accept、Accept-Language、Content-Language 以及 Content-Type 总之被允许的
    allow_headers=["*"],
    # 可以被浏览器访问的响应头, 默认是 []，一般很少指定
    # expose_headers=["*"]
    # 设定浏览器缓存 CORS 响应的最长时间，单位是秒。默认为 600，一般也很少指定
    # max_age=1000
)


@app.post("/")
async def create_item(request: Request):
    global model, tokenizer
    json_post_raw = await request.json()
    json_post = json.dumps(json_post_raw)
    json_post_list = json.loads(json_post)
    prompt = json_post_list.get('prompt')
    history = json_post_list.get('history')
    max_length = json_post_list.get('max_length')
    top_p = json_post_list.get('top_p')
    temperature = json_post_list.get('temperature')
    response, history = model.chat(tokenizer,
                                   prompt,
                                   history=history,
                                   max_length=max_length if max_length else 32760,
                                   top_p=top_p if top_p else 0.7,
                                   #top_p=top_p if top_p else 0.1,
                                   temperature=temperature if temperature else 0.95)
                                   #temperature=temperature if temperature else 0.1)

    now = datetime.datetime.now()
    time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    answer = {
        "response": response,
        "history": history,
        "status": 200,
        "time": time
    }
    log = "[" + time + "] " + '", prompt:"' + prompt + '", response:"' + repr(response) + '"'
    print(log)
    torch_gc()
    return answer

if __name__ == '__main__':
    modelPath="models/"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelPath, trust_remote_code=True)
    model = AutoModel.from_pretrained(modelPath, trust_remote_code=True).cuda()
    model.eval()
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000, workers=1)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80