【LLMs系列】90%chatgpt性能的小羊驼Vicuna模型学习与实战_python -m fastchat.model.apply_delta --base

一、前言

UC伯克利学者联手CMU、斯坦福等，再次推出一个全新模型70亿/130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马）。小羊驼号称能达到GPT-4的90%性能

• github 地址: GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and FastChat-T5.

本篇文章为博主自行学习vicuna推理部署实战教程，并记录相关坑点，话不多说，直接开干！

二、环境搭建

2.1创建conda的python环境

有大坑！！千万不要用低版本的python！！我最开始用的python3.7，各种bug一堆，建议直接上python=3.10版本，测试无毒，放心食用！

conda create -n vicuna python=3.10       # 创建新环境
source activate vicuna                  # 激活环境

2.2安装FastChat

2.2.1pip安装

pip install fschat

这里如果你的python版本是3.7或更低，就只能安装fschat==0.1，这会导致后续步骤包冲突。所以这也是为什么笔者建议大家直接用python3.10版本，别恶心自己了QAQ

另外就是transformsers版本要>=4.28.1，不然又报错，手动感谢奔腾大佬帮忙解决~

2.2.2git仓库安装

git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
cd FastChat
pip install --upgrade pip  # enable PEP 660 support
pip install -e .

三、 Vinvua Weights生成

注：本项目使用的Vinvua Weights生成方式参考MiniGPT4

参考链接：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4/blob/main/PrepareVicuna.md

整个流程概括一下就是：

1. 下载vicuna权重
2. 下载原始LLAMA 7B/13B权重
3. 调用fastchat工具利用vicuna和LLAMA的权重来生成本项目真正的需要的working权重

这里要注意你的内存够不够，我下载的是LLAMA-7B的权重文件大约13G，对应的vicuna权重也是13G，同时你还要留够我们真正需要的working权重的空间， 也是13G，所以7B的模型总共需要39G~40G空间。13B的话，我听大佬说LLAMA13B好像要30+G，估算一下总共差不多要快100个G了。

3.1下载Vicuna Weight 

可以选择下载13B或7B版本的，下面两个链接选一个下就行了。

git lfs install
git clone https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v1.1  # more powerful, need at least 24G gpu memory
git clone https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1  # smaller, need 12G gpu memory

我理解这个Vicuna Weight其实是一个“偏差权重”，注意这个“偏差权重”是我自己取的名字，最终我们需要的权重=原始LLAMA权重+偏差权重。他们之所以要这么麻烦的搞是因为LLAMA对自己的权重做了限制，别人无法直接改变LLAMA的权重，所以只能通过引入额外的偏差权重与原始LLAMA权重进行某种运算来得到最终的权重了。

3.2下载LLAMA权重

同样可选13B或7B版本的，且分别与Vicuna-13B、Vicuna-7B对应。

git lfs install
git clone https://huggingface.co/decapoda-research/llama-13b-hf  # more powerful, need at least 24G gpu memory
git clone https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf  # smaller, need 12G gpu memory

3.3构建我们需要的真正的working weight

当这两个 weight 备好后，我们可以使用Vicuna团队的工具来创建真正的 working weight 。

执行如下命令创建最终 working weight

python -m fastchat.model.apply_delta --base ./llama-7b-hf/ --target ./vicuna/weight/ --delta ./vicuna-7b-delta-v1.1/

以上命令只需要改动--base 、--target和--delta对应的路径，其中base代表原始LLAMA权重所在路径，delta代表vicuna偏差权重、target代表我们最终得到的权重所存放的路径。

注：低CPU内存需加入--low-cpu-mem，可以把大的权重文件分割成多个小份，并使用磁盘作为临时存储。可以使峰值内存保持在16GB以下。不然无法载入vicuna增量文件，CPU内存占满，程序直接被kill，代码参考看下面

python -m fastchat.model.apply_delta --base ./llama-7b-hf/ --target ./vicuna/weight/ --delta ./vicuna-7b-delta-v1.1/ --low-cpu-mem

这里也要注意只有fastchat版本>=0.2.0才支持--low-cpu-mem，总之跟着教程最开始就用python==3.10到这步应该没问题。

四、命令行推理

4.1单GPU推理

 下面的命令要求Vicuna-13B大约有28GB的GPU内存，Vicuna-7B大约有14GB的GPU存储器。如果内存不足，请参阅下面的“内存不足”部分。

python -m fastchat.serve.cli --model-path vicuna/weight

参数介绍

usage: cli.py [-h] 
    [--model-path MODEL_PATH]                     Vicuna Weights 路径
    [--device {cpu,cuda,mps}]                     选择 使用 cpu or cuda 运行
    [--gpus GPUS]                                 选择 使用 gpu 型号
    [--num-gpus NUM_GPUS]                         选择 gpu 数量
    [--max-gpu-memory MAX_GPU_MEMORY] 
    [--load-8bit]                                 8bit 量化，用于降低显存
    [--conv-template CONV_TEMPLATE]
    [--temperature TEMPERATURE] 
    [--max-new-tokens MAX_NEW_TOKENS] 
    [--style {simple,rich}] 
    [--debug]

4.2单卡多GPUs推理

python -m fastchat.serve.cli --model-path /path/to/vicuna/weights --num-gpus 2

4.3CPU推理

这只在CPU上运行，不需要GPU。Vicuna-13B需要大约60GB的CPU内存，Vicuna-7B需要大约30GB的CPU存储器。

python -m fastchat.serve.cli --model-path /path/to/vicuna/weights --device cpu

实测效果 

在中英文分别进行了测试，看起来还可以，具体实战能力咋样可能还是要拿业务数据测一下。另外7B的模型推理时显存占用稳定在14G左右。

 

但是测了几轮发现他也有一些问题，比如让他计算数学公式，他就一直卡住重复输出同一句话。

 算了给不出来就算了，那你直接给个答案吧，结果给了个6？？？咋算出来的？一问他还急眼了，直接报错：TypeError: not a string

 看来vicuna的数学推理能力还有待增长啊，中英文能力看起来还行。

再测测角色扮演能力，让他扮演《鬼灭之刃》中的炎柱大哥。

说实话，他完全没理解我说了什么，给我扯到火影了，多少有点呆。。。

可能是受限于模型规模，感觉测试效果不尽人意。。。

五、使用Web GUI服务

由于公司网络受限，我这里没有测试，感兴趣的朋友可以参照以下教程自行尝试。

要使用web UI提供服务，您需要三个主要组件：与用户接口的web服务器、托管一个或多个模型的模型工作者，以及协调web服务器和模型工作者的控制器。以下是您的终端中要遵循的命令：1.Launch the controller

python -m fastchat.serve.controller

此控制器管理分布式工作程序。

2.Launch the model worke

python -m fastchat.serve.model_worker --model-path /path/to/vicuna/weights

 等待流程完成加载模型，然后看到“Uvicorn running on ...”。

您可以启动多个模型工作程序来同时为多个模型提供服务。模型工人将自动连接到控制器。

要确保模型工作者正确连接到控制器，请使用以下命令发送测试消息：

python3 -m fastchat.serve.test_message --model-name vicuna-13b

 3.Launch the Gradio web server

python -m fastchat.serve.gradio_web_server

 这是用户将与之交互的用户界面。

通过以下步骤，您将能够使用web UI为您的模型提供服务。您现在可以打开浏览器并与模型聊天了！

参考：LLMsNineStoryDemonTower/Vicuna at f2a3301e146867ae57158a5f623c771b09a570a1 · km1994/LLMsNineStoryDemonTower · GitHub