cpu通过http接口部署qwen1.8b_阿里qwen-1.8b整合包 下载

1、准备阶段

glibc版本不能太低，需要大于2.27，我的是2.29

查看glibc版本

ldd -version

python版本不能太旧，我的是conda安装的python3.10

验证python版本

python -V

下载qwen.cpp的工程

git clone --recursive https://github.com/QwenLM/qwen.cpp

如果下载不成功，就手动下载工程的zip文件，下载完上传到linux服务器解压

注意手动下载需要手动安装第三方库（编译main所需，可以选择不安装）

到工程的third_party目录，查看第三方库是否安装成功，如果都是空的，需要手动下载第三方库，存放在third_party目录。

在这里找到第三方库链接：

https://github.com/QwenLM/qwen.cpp/tree/master/third_party

2、下载qwen1.8b的chat模型到本地

从魔塔社区下载：

创建一个python文件，命名为download.py。输入以下代码，需安装modelscope库

下载qwen1.8b模型,使用魔塔社区提供的链接，cache_dir为储存在本地目录，根据情况自己设置

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download("Qwen/Qwen-1_8B-Chat", revision = "v1.0.0", cache_dir='model')

输入完执行download.py，会自动把模型文件下载到当前目录的model目录下面。

或者从Hugging Face下载：

https://huggingface.co/Qwen/Qwen-1_8B-Chat

通过魔法进入，手动下载

或者使用以下命令：

git lfs clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen-1_8B-Chat

检验模型是否下载完成

cd到模型文件存放目录，使用ls命令查看

3、模型格式转换

回到下载的qwen.cpp工程所在目录,然后执行命令

python3 qwen_cpp/convert.py -i Qwen/Qwen-1.8B-Chat -t q4_0 -o qwen1.8b-ggml.bin

注意：

-i后面跟的是模型文件所在目录，需要输入自己下载好的文件所在目录

-t表示量化程度

原文档说明：

转换完成后会在当前目录生成一个qwen1.8b-ggml.bin的文件，大概只有900多MB大小。

将qwen1.8b-ggml.bin和qwen_1.8chat模型所在目录的qwen.tiktoken文件复制到同一个目录。

4、下载加载qwen.cpp对应的python库

cpu版

pip install -U qwen-cpp

或者从源安装

# 从GitHub安装
pip install git+https://github.com/QwenLM/qwen.cpp.git@master
# 从当前工程安装，需要在qwen.cpp工程目录下
pip install .

测试是否安装成功：

python
 
import qwen_cpp

无报错说明安装成功。

我安装0.1.3版会存在一些问题，所以安装的是0.1.2版。

5、api代码

将qwen模型加载，并提供为openai格式的api

qwen没有提供直接的方式，需要自己想办法。

访问chatglm.cpp项目，复制openai_api.py里面的内容到本地进行修改，两者加载方式区别不大，只需要改很少内容。

https://github.com/li-plus/chatglm.cpp/tree/main/chatglm_cpp

第6行：

import chatglm_cpp

修改为：

import qwen_cpp

第16-18行：

class Settings(BaseSettings):
    model: str = "chatglm-ggml.bin"
    num_threads: int = 0

修改为：

class Settings(BaseSettings):
    model: str = "/home/big_model_http/model/qwen1.8b-ggml.bin"
    tiktoken_path : str = "/home/big_model_http/model/qwen.tiktoken"
    num_threads: int = 8

注意修改为自己的路径，num_threads为线程数，cpu上使用多少线程开启，我自己的8线程最优。

第150行注释掉：

#messages = [chatglm_cpp.ChatMessage(role=msg.role, content=msg.content) for msg in body.messages]

修改为：

messages = [msg.content for msg in body.messages if msg.role in ["user", "assistant"]]

第157-164行：

    output = pipeline.chat(
        messages=messages,
        max_length=body.max_tokens,
        max_context_length=max_context_length,
        do_sample=body.temperature > 0,
        top_p=body.top_p,
        temperature=body.temperature,
    )

将messages=messages修改为history=messages

    output = pipeline.chat(
        history=messages,
        max_length=body.max_tokens,
        max_context_length=max_context_length,
        do_sample=body.temperature > 0,
        top_p=body.top_p,
        num_threads=settings.num_threads,
        temperature=body.temperature,
    )

第166-167行计算token修改：

    prompt_tokens = len(pipeline.tokenizer.encode_messages(messages, max_context_length))
    completion_tokens = len(pipeline.tokenizer.encode(output.content, body.max_tokens))

修改为以下：

    prompt_tokens = len(pipeline.tokenizer.encode_history(messages, max_context_length))
    completion_tokens = len(pipeline.tokenizer.encode(output, body.max_tokens))

代码最后添加个启动主程序：

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

然后直接执行：

python openai_api.py

修改之后可以直接复用chatglm.cpp的openai格式代码，但是没有system角色，使用system角色可能需要改qwen.cpp的源码，我不会改，或者使用llama.cpp库，和这个相似的操作。

测试是否成功：

建一个测试文件test.sh

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "max_tokens": 2200,
    "temperature": 0.01,
    "max_content_length": 2048,
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个乐于助人的助手"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好？"
        }
    ]
}'

给文件赋予权限

chmod +x test.sh

执行：

./test.sh