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在 Autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.1
。
接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行演示。
pip 换源加速下载并安装依赖包
# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install fastapi==0.110.2
pip install uvicorn==0.29.0
pip install requests==2.31.0
pip install modelscope==1.11.0
pip install transformers==4.40.0
pip install accelerate==0.29.3
fastapi0.110.2
langchain0.1.16
modelscope1.11.0
streamlit1.33.0
torch2.1.2+cu121
transformers4.40.0
uvicorn==0.29.0
考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在 AutoDL 平台准备了 LLaMA3 的环境镜像,该镜像适用于该仓库的所有部署环境。点击下方链接并直接创建 Autodl 示例即可。
https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/self-llm-LLaMA3
使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型,第一个参数为模型名称,参数 cache_dir 为模型的下载路径。
在 /root/autodl-tmp 路径下新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容,粘贴代码后请及时保存文件,如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py
执行下载,模型大小为 15GB,下载模型大概需要 2 分钟。
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
在 /root/autodl-tmp 路径下新建 api.py 文件并在其中输入以下内容,粘贴代码后请及时保存文件。下面的代码有很详细的注释,大家如有不理解的地方,欢迎提出 issue。
from fastapi import FastAPI, Request from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig import uvicorn import json import datetime import torch # 设置设备参数 DEVICE = "cuda" # 使用CUDA DEVICE_ID = "0" # CUDA设备ID,如果未设置则为空 CUDA_DEVICE = f"{DEVICE}:{DEVICE_ID}" if DEVICE_ID else DEVICE # 组合CUDA设备信息 # 清理GPU内存函数 def torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): # 检查是否可用CUDA with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE): # 指定CUDA设备 torch.cuda.empty_cache() # 清空CUDA缓存 torch.cuda.ipc_collect() # 收集CUDA内存碎片 # 构建 chat 模版 def bulid_input(prompt, history=[]): system_format='<|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{content}<|eot_id|>' user_format='<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{content}<|eot_id|>' assistant_format='<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n{content}<|eot_id|>\n' history.append({'role':'user','content':prompt}) prompt_str = '' # 拼接历史对话 for item in history: if item['role']=='user': prompt_str+=user_format.format(content=item['content']) else: prompt_str+=assistant_format.format(content=item['content']) return prompt_str # 创建FastAPI应用 app = FastAPI() # 处理POST请求的端点 @app.post("/") async def create_item(request: Request): global model, tokenizer # 声明全局变量以便在函数内部使用模型和分词器 json_post_raw = await request.json() # 获取POST请求的JSON数据 json_post = json.dumps(json_post_raw) # 将JSON数据转换为字符串 json_post_list = json.loads(json_post) # 将字符串转换为Python对象 prompt = json_post_list.get('prompt') # 获取请求中的提示 history = json_post_list.get('history', []) # 获取请求中的历史记录 messages = [ # {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": prompt} ] # 调用模型进行对话生成 input_str = bulid_input(prompt=prompt, history=history) input_ids = tokenizer.encode(input_str, add_special_tokens=False, return_tensors='pt').cuda() generated_ids = model.generate( input_ids=input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=True, top_p=0.9, temperature=0.5, repetition_penalty=1.1, eos_token_id=tokenizer.encode('<|eot_id|>')[0] ) outputs = generated_ids.tolist()[0][len(input_ids[0]):] response = tokenizer.decode(outputs) response = response.strip().replace('<|eot_id|>', "").replace('<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n', '').strip() # 解析 chat 模版 now = datetime.datetime.now() # 获取当前时间 time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 格式化时间为字符串 # 构建响应JSON answer = { "response": response, "status": 200, "time": time } # 构建日志信息 log = "[" + time + "] " + '", prompt:"' + prompt + '", response:"' + repr(response) + '"' print(log) # 打印日志 torch_gc() # 执行GPU内存清理 return answer # 返回响应 # 主函数入口 if __name__ == '__main__': # 加载预训练的分词器和模型 model_name_or_path = '/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16).cuda() # 启动FastAPI应用 # 用6006端口可以将autodl的端口映射到本地,从而在本地使用api uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1) # 在指定端口和主机上启动应用
在终端输入以下命令启动 api 服务:
cd /root/autodl-tmp
python api.py
加载完毕后出现如下信息说明成功。
默认部署在 6006 端口,通过 POST 方法进行调用,可以使用 curl 调用,如下所示:
curl -X POST "http://127.0.0.1:6006" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"prompt": "你好"}'
得到的返回值如下所示:
{
"response": "声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/小小林熬夜学编程/article/detail/722700
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